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申请/专利权人：北京交通大学;赣州市智能产业创新研究院

摘要：本申请提供一种任务卸载方法、电子设备及存储介质，所述方法，通过根据任务信息、第一通信信息、第二通信信息、第一服务性能和第二服务性能，构建待卸载任务的任务卸载优化模型；对任务卸载优化模型进行求解，以获取待卸载任务的卸载方案，根据卸载方案，将待卸载任务卸载至其他终端设备或边缘计算设备；通过将目标终端设备的待卸载任务根据卸载方案卸载至其他终端设备或边缘计算设备，减少目标终端设备的计算量，同时考虑任务传输量，以最小的任务传输成本构建任务卸载优化模型，求解任务卸载优化模型，即可得到最小传输任务量的卸载方案，从而实现以最小传输成本将待卸载任务进行卸载，同时实现了任务卸载的个性化需求的同时，最小化传输成本。

主权项：1.一种任务卸载方法，其特征在于，包括：获取目标终端设备的待卸载任务的任务信息，与所述目标终端设备连接的其他终端设备和所述目标终端设备之间的第一通信信息，以及边缘计算设备和所述目标终端设备之间的第二通信信息；根据所述任务信息、所述第一通信信息和所述第二通信信息，确定所述目标终端设备的第一服务性能和第二服务性能；其中，所述任务信息包括任务计算量和任务传输量，所述第一通信信息包括所述目标终端设备与所述其他终端设备之间的第一传输速率，所述第二通信信息包括所述目标终端设备与所述边缘计算设备之间的第二传输速率，所述第一服务性能包括所述目标终端设备的处理总能耗，第二服务性能包括所述目标终端设备的处理总时延；所述根据所述任务信息、所述第一通信信息和所述第二通信信息，确定所述目标终端设备的第一服务性能和第二服务性能，包括：根据所述任务计算量、所述任务传输量、所述第一传输速率和所述第二传输速率，确定所述目标终端设备的处理总能耗；根据所述任务计算量、所述任务传输量、所述第一传输速率和所述第二传输速率，确定所述目标终端设备的处理总时延；根据所述任务计算量、所述任务传输量、所述第一传输速率和所述第二传输速率，确定所述目标终端设备的处理总能耗，包括：根据所述任务计算量，确定所述目标终端设备的第一处理能耗；根据所述任务计算量、所述任务传输量和所述第一传输速率，确定所述目标终端设备相对于所述其他终端设备的第二处理能耗；根据所述任务计算量、所述任务传输量和所述第二传输速率，确定所述目标终端设备相对于所述边缘计算设备的第三处理能耗；根据所述第一处理能耗、所述第二处理能耗和所述第三处理能耗，确定所述目标终端设备的处理总能耗；根据所述任务计算量、所述任务传输量、所述第一传输速率和所述第二传输速率，确定所述目标终端设备的处理总时延，包括：所述根据所述任务计算量，确定所述目标终端设备本地的第一处理时延；所述根据所述任务计算量、所述任务传输量和所述第一传输速率，确定所述目标终端设备相对于所述其他终端设备的第二处理时延；所述根据所述任务计算量、所述任务传输量和所述第二传输速率，确定所述目标终端设备相对于所述边缘计算设备的第三处理时延；根据所述第一处理时延、第二处理时延和第三处理时延，确定所述目标终端设备的处理总时延；根据所述任务信息、所述第一通信信息、所述第二通信信息、所述第一服务性能和所述第二服务性能，构建所述待卸载任务的任务卸载优化模型；其中，所述任务信息还包括安全信息，所述第一通信信息包括所述目标终端设备与所述其他终端设备之间的第一传输带宽，所述第二通信信息所述目标终端设备与所述边缘计算设备之间的第二传输带宽，所述任务卸载优化模型包括目标函数和目标约束条件；根据所述任务信息、所述第一通信信息、所述第二通信信息、所述第一服务性能和所述第二服务性能，构建所述待卸载任务的任务卸载优化模型，包括：根据所述任务计算量、所述任务传输量、所述安全信息、第一传输带宽、第二传输带宽、所述第一服务性能和所述第二服务性能，构建所述目标函数，其中，所述目标函数以最小化所述目标终端设备与其他终端设备的传输成本、最小化所述目标终端设备与所述边缘计算设备的传输成本最低、最小化所述其他终端设备总处理时延以及最小化边缘计算设备总处理时延为目标；其中，所述任务信息还包括任务等级，所述安全信息包括任务安全程度和任务时延要求；根据所述任务计算量、所述任务传输量、所述安全信息、所述第一传输带宽、所述第二传输带宽、所述第一服务性能和所述第二服务性能，构建所述目标函数，包括：响应于任务等级为最高等级，根据所述任务传输量、所述第一传输带宽和所述第二传输带宽，构建传输成本函数；根据所述传输成本函数、所述其他终端设备处理总时延和所述边缘计算设备处理总时延，构建第一初始函数；响应于任务等级不为最高等级，根据所述任务传输量、所述任务计算量、所述任务安全程度、所述任务时延要求，确定所述待卸载任务的优先级；根据所述待卸载任务的优先级、所述其他终端设备处理总时延和所述边缘计算设备处理总时延，构建第二初始函数；根据所述第一初始函数和或所述第二初始函数，构建所述目标函数；根据所述任务计算量、所述任务传输量、所述安全信息、所述第一服务性能和所述第二服务性能，构建所述目标约束条件；其中，所述安全信息包括任务安全程度和任务时延要求，所述边缘计算设备传输信息包括边缘计算设备传输宽带；通过以下公式构建第一约束条件： ；其中，为其他终端设备的序号，d=1……N，为是否将第d个其他终端设备的第t个待卸载任务卸载至第i个目标终端设备，为所述目标终端设备的序号，，为第d个其他终端设备的第t个待卸载任务的任务计算量，为预设任务计算量上限，为第i个目标终端设备的待处理任务的任务量，为待处理任务，为是否将第i个目标终端设备的第t个待卸载任务进行本地处理，为第i个目标终端设备本地处理的第t个待卸载任务的任务计算量；通过以下公式构建第二约束条件： ；其中，为第i个目标终端设备的第t个待卸载任务的处理总时延，为第i个目标终端设备的第t个待卸载任务的预设处理总时延上限；通过以下公式构建第三约束条件： ；其中，为第i个目标终端设备处理总能耗，为目标终端设备的预设处理总能耗限制；通过以下公式构建第四约束条件： ；其中，为是否将第i个目标终端设备的第t个待卸载任务卸载至第d个其他终端设备中，d为其他终端设备的序号，d=1……N时，为是否将第i个目标终端设备的第t个待卸载任务卸载至所述边缘计算设备，i，为所述目标终端设备的序号；通过以下公式构建第五约束条件： ；其中，=0时，表示不将第i个目标终端设备的第t个待卸载任务卸载至第d个其他终端设备中，时，表示不将第i个目标终端设备的第t个待卸载任务卸载至边缘设备中，时，表示将目标终端设备的第t个待卸载任务卸载至边缘计算设备中，时，表示不将第i个目标终端设备的第t个待卸载任务卸载至第d个其他终端设备中，时，表示将第i个目标终端设备的第t个待卸载任务卸载至第d个其他终端设备中，为所述目标终端设备的序号，；将所述第一约束条件、第二约束条件、第三约束条件、第四约束条件和所述第五约束条件组合，作为所述目标约束条件；对所述任务卸载优化模型进行求解，以获取所述待卸载任务的卸载方案；其中，采用D3QN深度强化学习公式对任务卸载优化模型求解，D3QN深度强化学习公式如下： 其中，为目标值，和为评估网络和目标网络的参数，是即时奖励，是下一状态，是折扣系数，（）是在q（）中找到动作最大值，是求评估网络下状态让动作价值最优的动作*；是求得在目标网络下，状态下动作*的动作价值；根据所述卸载方案，将所述待卸载任务卸载至所述其他终端设备或所述边缘计算设备。

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