公开(公告)号：CN114301910A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111480882.2

申请日：2021-12-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蒋溢 ,  幸成 ,  熊安萍

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  H04W28/16 ,  G06N3/00 ,  G06F9/445

Abstract: 本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种物联网环境下的云边协同计算任务卸载方法，该方法包括：构建物联网的协同计算系统模型，构建的协同计算系统模型包括设备层、边缘节点层和云节点层；模型的设备层、边缘节点层和云节点层；分别选取排队系统模型；根据协同计算系统模型构建所有任务的总完成时延期望函数；将最小总完成时延期望作为目标函数，采用位置参数优化蜜獾算法对目标函数进行求解，得到各排队系统需要调整的容量大小；根据各排队系统调整后的容量大小得到最优卸载策略，根据最优卸载策略进行任务卸载；本发明的卸载方法可以在任务的完成时延保持在较低水平，能够较好地应用于物联网环境下的云边协同计算场景，具有良好的经济效益。

公开(公告)号：CN114301910B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202111480882.2

申请日：2021-12-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蒋溢 ,  幸成 ,  熊安萍

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  H04W28/16 ,  G06N3/006 ,  G06F9/445

Abstract: 本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种物联网环境下的云边协同计算任务卸载方法，该方法包括：构建物联网的协同计算系统模型，构建的协同计算系统模型包括设备层、边缘节点层和云节点层；模型的设备层、边缘节点层和云节点层；分别选取排队系统模型；根据协同计算系统模型构建所有任务的总完成时延期望函数；将最小总完成时延期望作为目标函数，采用位置参数优化蜜獾算法对目标函数进行求解，得到各排队系统需要调整的容量大小；根据各排队系统调整后的容量大小得到最优卸载策略，根据最优卸载策略进行任务卸载；本发明的卸载方法可以在任务的完成时延保持在较低水平，能够较好地应用于物联网环境下的云边协同计算场景，具有良好的经济效益。