一种物联网跨域子任务组合协同计算方法及系统

    公开(公告)号:CN113821318B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202110982229.X

    申请日:2021-08-25

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50 G06N3/126

    摘要: 本发明提供一种物联网跨域子任务组合协同计算方法及系统,该方法包括:基于用户终端生成的多个子任务与不同计算终端之间的时延类型,构建得到完成所有子任务所需时长对应的时延模型;基于所述多个子任务与不同计算终端之间的能耗类型,构建得到完成所有子任务所需能耗对应的能耗代价模型;根据所述时延模型和所述能耗代价模型,以最小化时延和能耗代价为目标,构建目标函数,并对所述目标函数求解,得到任务组合协同计算最优策略。本发明将边缘设备划分为本地边缘与异地边缘,充分利用附近空闲的边缘设备,提高资源利用率,并建立该架构下的时延和能耗模型,同时将时延与能耗作为优化目标,得到任务组合协同计算策略,实现较低时延与较低能耗。

    一种物联网跨域子任务组合协同计算方法及系统

    公开(公告)号:CN113821318A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202110982229.X

    申请日:2021-08-25

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50 G06N3/12

    摘要: 本发明提供一种物联网跨域子任务组合协同计算方法及系统,该方法包括:基于用户终端生成的多个子任务与不同计算终端之间的时延类型,构建得到完成所有子任务所需时长对应的时延模型;基于所述多个子任务与不同计算终端之间的能耗类型,构建得到完成所有子任务所需能耗对应的能耗代价模型;根据所述时延模型和所述能耗代价模型,以最小化时延和能耗代价为目标,构建目标函数,并对所述目标函数求解,得到任务组合协同计算最优策略。本发明将边缘设备划分为本地边缘与异地边缘,充分利用附近空闲的边缘设备,提高资源利用率,并建立该架构下的时延和能耗模型,同时将时延与能耗作为优化目标,得到任务组合协同计算策略,实现较低时延与较低能耗。

    边端协同计算卸载方法及系统、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112911016A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110214527.4

    申请日:2021-02-25

    IPC分类号: H04L29/08

    摘要: 本发明提供一种边端协同计算卸载方法及系统、电子设备和存储介质,其中,边端协同计算卸载方法,包括:任务分配节点获取当前移动网络中所有候选执行者的状态信息;其中,所述任务分配节点为边缘节点;所述候选执行者为与所述任务分配节点关联的边缘节点和终端节点;基于待卸载任务信息和所述所有候选执行者的状态信息,利用进化算法,确定卸载决策;其中,所述卸载决策满足所述候选执行者执行卸载任务的任务数据量小于候选执行者的可用存储资源时,任务分配效用达到最大的条件;基于所述卸载决策,进行边端协同计算任务卸载;其中,状态信息包括:节点类型信息、位置信息和资源分配信息。能够有效地提升移动网络的可靠性,提高任务的完成效率。

    边端协同计算卸载方法及系统、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112911016B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202110214527.4

    申请日:2021-02-25

    摘要: 本发明提供一种边端协同计算卸载方法及系统、电子设备和存储介质,其中,边端协同计算卸载方法,包括:任务分配节点获取当前移动网络中所有候选执行者的状态信息;其中,所述任务分配节点为边缘节点;所述候选执行者为与所述任务分配节点关联的边缘节点和终端节点;基于待卸载任务信息和所述所有候选执行者的状态信息,利用进化算法,确定卸载决策;其中,所述卸载决策满足所述候选执行者执行卸载任务的任务数据量小于候选执行者的可用存储资源时,任务分配效用达到最大的条件;基于所述卸载决策,进行边端协同计算任务卸载;其中,状态信息包括:节点类型信息、位置信息和资源分配信息。能够有效地提升移动网络的可靠性,提高任务的完成效率。