一种用于优化边缘计算任务的方法和系统

    公开(公告)号:CN110149401A

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201910427986.3

    申请日:2019-05-22

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于优化边缘计算任务的方法,包括:移动设备接收来自边缘服务器的数据交互请求,并根据该数据交互请求获取该边缘服务器的任务到达率和CPU处理速度;移动设备根据其自身参数获取其待发送任务传输到边缘服务器的传输时间和发射功耗,移动设备处理该待发送任务的时间和能耗,以及边缘服务器对该待发送任务的处理时间,移动终端获取边缘计算系统中与该移动终端相邻、且具备边缘计算能力的空闲移动设备,移动设备根据其自身参数获取其待发送任务传输到空闲移动设备的传输时间和发射功耗。本发明能够解决现有方法由于没有充分利用边缘计算系统中空闲且具备边缘计算能力的移动终端,从而导致边缘计算系统的整体工作效率低下的技术问题。

    一种用于优化边缘计算任务的方法和系统

    公开(公告)号:CN110149401B

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201910427986.3

    申请日:2019-05-22

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于优化边缘计算任务的方法,包括:移动设备接收来自边缘服务器的数据交互请求,并根据该数据交互请求获取该边缘服务器的任务到达率和CPU处理速度;移动设备根据其自身参数获取其待发送任务传输到边缘服务器的传输时间和发射功耗,移动设备处理该待发送任务的时间和能耗,以及边缘服务器对该待发送任务的处理时间,移动终端获取边缘计算系统中与该移动终端相邻、且具备边缘计算能力的空闲移动设备,移动设备根据其自身参数获取其待发送任务传输到空闲移动设备的传输时间和发射功耗。本发明能够解决现有方法由于没有充分利用边缘计算系统中空闲且具备边缘计算能力的移动终端,从而导致边缘计算系统的整体工作效率低下的技术问题。

    复杂网络环境下实现MAS系统中智能体合作的方法和系统

    公开(公告)号:CN110162400B

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN201910421598.4

    申请日:2019-05-21

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂网络环境下实现MAS系统中智能体合作的方法,包括:获取复杂网络拓扑图,从复杂网络拓扑图中确定多个初始关键节点,获取每个初始关键节点的追随节点数量,按照追随节点数量的大小将所有初始关键节点进行排序,并对排序结果进行筛选,筛选结果构成初始关键节点集合,对得到的初始关键节点集合中的每个关键节点,将其和复杂网络拓扑图中所有与其连接、且不在初始关键节点集合中的节点组成初始联盟,所有初始联盟作为当前联盟构成当前联盟集合。本发明不仅能够根据拓扑结构上的关键节点形成相关的合作联盟,并且能够根据动态拓扑结构的改变对当前联盟进行调整,从而形成新的更高合作水平的联盟以带来更高的合作效率。

    移动边缘计算中基于任务调度和功率分配的效率优化方法

    公开(公告)号:CN110177383A

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201910428013.1

    申请日:2019-05-22

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算中基于任务调度和功率分配的效率优化方法,包括:接收所有的移动设备发来的数据信息,包括待处理数据量及单位数据工作量,将所有的移动设备以随机的方式平均分配给所有MEC服务器,针对每台MEC服务器,根据来自各台移动设备的数据信息计算分配给该MEC服务器的各台移动设备对该MEC服务器使用的每个子信道的偏好程度,将该移动设备加入最大偏好程度对应的子信道的请求列表中,针对每台MEC服务器的每个子信道,计算该子信道对其请求列表中各台移动设备的偏好程度,并使该子信道与得到的多个偏好程度中最大偏好程度对应的移动设备匹配。本发明适用于多个MEC服务器、多用户、单任务的移动边缘计算系统,且优化效率高。

    移动边缘计算中基于任务调度和功率分配的效率优化方法

    公开(公告)号:CN110177383B

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN201910428013.1

    申请日:2019-05-22

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算中基于任务调度和功率分配的效率优化方法,包括:接收所有的移动设备发来的数据信息,包括待处理数据量及单位数据工作量,将所有的移动设备以随机的方式平均分配给所有MEC服务器,针对每台MEC服务器,根据来自各台移动设备的数据信息计算分配给该MEC服务器的各台移动设备对该MEC服务器使用的每个子信道的偏好程度,将该移动设备加入最大偏好程度对应的子信道的请求列表中,针对每台MEC服务器的每个子信道,计算该子信道对其请求列表中各台移动设备的偏好程度,并使该子信道与得到的多个偏好程度中最大偏好程度对应的移动设备匹配。本发明适用于多个MEC服务器、多用户、单任务的移动边缘计算系统,且优化效率高。

    复杂网络环境下实现MAS系统中智能体合作的方法和系统

    公开(公告)号:CN110162400A

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201910421598.4

    申请日:2019-05-21

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂网络环境下实现MAS系统中智能体合作的方法,包括:获取复杂网络拓扑图,从复杂网络拓扑图中确定多个初始关键节点,获取每个初始关键节点的追随节点数量,按照追随节点数量的大小将所有初始关键节点进行排序,并对排序结果进行筛选,筛选结果构成初始关键节点集合,对得到的初始关键节点集合中的每个关键节点,将其和复杂网络拓扑图中所有与其连接、且不在初始关键节点集合中的节点组成初始联盟,所有初始联盟作为当前联盟构成当前联盟集合。本发明不仅能够根据拓扑结构上的关键节点形成相关的合作联盟,并且能够根据动态拓扑结构的改变对当前联盟进行调整,从而形成新的更高合作水平的联盟以带来更高的合作效率。

Patent Agency Ranking