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多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法
发布时间: 2024-08-07
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明涉及一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法,包括以下步骤：建模多用户多任务的MEC系统网络结构；建模系统用户的任务在本地计算处理的时间；建模系统用户与基站之间的信道模型；建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间；建模系统用户的任务在基站计算处理的时间；建模多任务之间的顺序卸载依赖关系,当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务；建模限制条件；建模系统总计算时间最小化的优化模型；采用量子行为粒子群优化算法对资源分配最优化问题模型求解,确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果,将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间。该方法有利于最小化系统总计算时间。
成果亮点
一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法,其特征在于,包括以下步骤：S1：建模多用户多任务的MEC系统网络结构；S2：建模系统用户的任务在本地计算处理的时间；S3：建模系统用户与基站之间的信道模型；S4：建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间；S5：建模系统用户的任务在基站计算处理的时间；S6：建模多任务之间的顺序卸载依赖关系,当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务；S7：建模系统用户的决策变量、用户本地计算资源和发射功率的限制条件；S8：建模系统总计算时间最小化的优化模型；S9：采用量子行为粒子群优化算法对建立的资源分配最优化问题模型求解,确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果,将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间；步骤S1中,设在所述MEC系统中,有M个SBS基站和一个MBS基站,用集合表示,其中b-0表示MBS,每个基站都部署MEC服务器；系统中有N个移动用户,用集合表示；所有的SBS通过有线连接的方式连接到MBS上；假设一个应用程序由K个子任务构成,用集合表示；对于单个任务,该任务可以在本地执行或者将其卸载到边缘服务器上
团队介绍
福建大学软件开发团队是由多名软件开发经验丰富的教师和学生组成，目前取得软件著作权80多项。福州大学（Fuzhou University），简称福大，位于福建省福州市，创建于1958年，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”建设高校，国家教育部、国家国防科技工业局与福建省人民政府共建高校，福建省三所重点建设的高水平大学之一，福建省一流大学建设高校。
成果资料
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