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公开(公告)号：CN114302457B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202111672596.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/084 , H04W72/53
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘计算网络能耗和时延折衷的任务卸载和资源分配方法，方法包括步骤：S1、获取网络配置信息；S2、以能耗和平均计算时延的共同最小化为目标，生成卸载决策和资源分配决策两个子目标；S3、将资源分配决策固定，确定能耗和平均计算时延最小的卸载决策；S4、将卸载决策固定，计算能耗和平均计算时延最小的资源分配策略；S5、循环迭代S3‑S4，得到能耗和时延总开销最小的卸载决策和资源分配决策；S6、确定移动边缘计算网络的任务卸载和资源分配。本发明的系统，将能耗与平均计算时延优化目标分解为两个卸载决策和资源分配决策子问题，从而能够迭代确定最小值，实现了用户平均计算开销的最小化。
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公开(公告)号：CN117835322A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311519161.7
申请日：2023-11-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种基于阻尼牛顿法的边缘计算服务器资源分配策略，包括如下步骤：步骤一：初始化阶段：在本阶段节点获取网络的基本配置信息，并整理成已知参数信息库。移动边缘服务器节点之间通过HELLO包相互传递消息获取各自信息。步骤二：推导传输时延及能耗，处理时延等公式。步骤三：以边缘服务器资源及用户终端设备电池容量为约束，以最小化用户端任务总时延为目标进行建模。步骤四：利用阻尼牛顿法获取边缘服务器的最佳资源分配策略。该方法重点关注如何分配移动边缘服务器有限的计算资源。以边缘服务器资源及用户终端设备电池容量为约束，以最小化用户端任务总时延为目标进行建模，利用阻尼牛顿法获取边缘服务器的最佳资源分配策略。
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公开(公告)号：CN114363803B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111611496.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法及系统。其方法包括步骤：S1、获取多个用户与多个无人机的基本信息，用户基本信息包括用户位置信息、所需卸载任务信息，无人机基本信息包括无人机位置信息；S2、建立一个以最小化任务计算卸载能耗为目标，以分配决策、无人机容量、无人机能量为约束的系统优化模型；S3、基于无人机基本信息、用户基本信息，对系统优化模型进行求解，以得到任务分配方案。本发明在无人机能量与容量有限的约束下，优化了资源分配，实现了用户本地任务计算能耗与无人机任务计算卸载能耗最小化。且优化目标只依赖于无人机与用户之间的相互距离，该参数容易获取，任务分配算法简单。
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公开(公告)号：CN116437393A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310560362.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084
Abstract: 本发明公开了一种基于RAA的最小化系统总时延资源分配方法，包括如下步骤：S1、宏基站与微基站和用户之间通过HELLO包相互传递消息获取信息并交给宏基站进行汇总；S2、通过通信模型和任务卸载模型，以最小化系统的总传输时延为目标函数，以微基站MEC的总计算资源量和任务卸载的不可分割性以及用户设备的剩余能量为约束，对问题进行建模。S3、根据步骤三所得模型，将问题分为两个子问题进行求解。S4、通过逐步求解步骤四的两个子问题，得到总问题得一个有效可行解，最小化系统得总时延。该方法在用户设备电池电量有限的情况下，合理分配微基站边缘服务器的计算资源，做到最小化系统传输的总时延。
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公开(公告)号：CN114339887A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111681517.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/08 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及一种针对MEC服务器的随机卸载方法及系统。其方法包括步骤：S1、节点获取网络的基本配置信息，并整理成已知参数信息库；S2、以最小化系统总时延为目标，队列稳定为约束条件，建立系统优化模型；S3、基于已知参数信息库，并通过黄金分割法对系统优化模型进行求解，经数次迭代求解得到MEC处的随机处理概率；S4、MEC处基于求解得到的随机处理概率对数据进行自行处理或递交至云端进行处理。本发明能够在保证实际系统队列稳定的情况下，最小化了用户的平均等待时延，实现了资源的高效利用；本发明优化目标的求解方法可基于黄金分割法等经典凸优化算法实现，所需的参数信息易获得，整体算法简单易扩展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114268995A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111649538.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种无人机移动边缘计算网络卸载方法、装置及电子设备，该方法包括移动边缘计算服务器确定初始价格信息，对所有用户端广播初始价格信息；用户端计算无人机到用户端的信道增益，根据初始价格信息以及信道增益确定用户成本最小的卸载决策信息量；移动边缘计算服务器调整初始价格信息，直至移动边缘计算服务器在当前坐标位置下的总收益信息最大；移动边缘计算服务器基于改变坐标位置调整卸载数据量，直至移动边缘计算服务器在当前初始价格信息下的总收益信息最大。本发明实现了联合无人机位置、计算服务的初始价格信息定价以及用户端对于任务的卸载决策信息来综合优化整体计算性能，能够获得更高的收益，且降低了用户端的平均时延。
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公开(公告)号：CN114706673B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202111672589.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘计算网络中考虑任务延时和服务器成本的任务分配方法，方法包括步骤：S1、获取系统模型的网络配置信息；S2、生成任务集，获取任务集的计算、传输时延和服务器执行成本；S3、随机初始化生成所述任务集的初始粒子群；S4、根据所述计算时延、所述传输时延和所述服务器执行成本的总开销构建适应度评价函数；S5、使用多目标引力搜索算法，引入收敛因子更新粒子速度和位置；S6、使用交叉变异方法替换粒子的位置信息；S7、循环迭代步骤S5‑S6，得到所述总开销最小的任务分配策略。本发明的方法，提出多目标引力搜索算法方法实现了用户任务执行延迟和服务器计算成本的最小化。
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公开(公告)号：CN119521312A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411401910.0
申请日：2024-10-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了多用户多MEC无线网络的分布式任务卸载和资源分配方法及系统，方法如下：S1、初始化；S2、建立优化模型；S3、对于具有固定资源分配的任务卸载问题使用所提出的最优卸载算法来解决任务卸载问题，得到最优卸载策略；S4、将最优资源分配问题分成频率资源分配问题和带宽资源和子信道联合分配问题，频率资源分配通过拉格朗日对偶方法求得最优解，带宽资源和子信道联合分配问题，将问题分解成固定子信道求解最优带宽分配问题和优化带宽分配求解最优子信道分配问题，得到固定子信道求解最优带宽分配问题，同时解决优化带宽分配求解最优子信道分配问题；S5、对用户的带宽资源分配和子信道分配进行更新；S6、按时隙重复S5，直至系统总开销收敛。
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公开(公告)号：CN114245436B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111642458.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W40/32
Abstract: 本发明实施例提供一种无人机辅助移动边缘网络分簇方法及装置，所述方法包括：步骤1：将地面节点初始化为K个簇，得到K个簇头；步骤2：根据K个簇头，获取簇头多边形的点群中心，将点群中心作为无人机的坐标；步骤3：获取无人机的坐标，根据预设算法对地面节点重新分簇，得到分簇结果，并遍历得到每个簇中的最优簇头；步骤4：获取最优簇头对应的簇头坐标，结合贪婪算法得到对应的无人机坐标；步骤5：重复步骤3、步骤4直至无人机坐标达到预设精度，输出无人机坐标。采用本方法能够通过优化无人机的位置部署和地面节点的分簇策略，能有效地扩大无人机的覆盖范围，确保无人机能够从各个方向的地面节点收集信息，同时最小化系统的总时延。
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公开(公告)号：CN111064665B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201911349015.8
申请日：2019-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L12/727 , H04W4/80 , H04W4/38 , H04W24/02 , H04W40/12 , H04W40/18 , H04W40/24 , H04L12/751
Abstract: 本发明涉及一种基于马尔科夫链的无线体域网低时延传输调度方法，包括：初始化阶段，各节点获得网络的基本状态信息并得到节点间的配置参数；根据网络配置信息，利用无线体域网体内外信道的统计特性，推导出节点间的路由安全中断概率以及连接成功概率表达式；根据安全中断概率和连接成功概率，建立离散马尔科夫链优化模型；利用拉格朗日乘子法将有约束的优化问题转化为无约束的优化问题；针对无约束的优化问题，根据贝尔曼优化理论，采用改进的实时动态规划算法获得低时延的传输调度方法。本发明将无线体域网时延最小的路由选择问题建模为寻找动态系统最小时延成本的自动控制问题，并提出基于拉格朗日乘子法的解决方案。
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