公开(公告)号：CN112667406A

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN202110027374.2

申请日：2021-01-10

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  陈清林 ,  高坚

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/445

Abstract: 本发明公开一种云边融合异构网络中任务卸载与数据缓存方法。主要步骤包括：1、生成任务描述集合I＝{Hi|1≤i≤η},Hi＝(Si,Wi),Si＝(Di,Ui)，构建云边融合异构网络中任务卸载、数据缓存和资源分配的数学模型P1。2、在给定传输功率和CPU频率的情况下构造数学模型P2。基于深度学习DQN算法求解问题P2，求得任务卸载和数据缓存决策向量求得目标值Val_old。3、基于求得的卸载和缓存决策构造数学模型P3。采用序列二次规划法求得传输功率和CPU频率求得目标值Val_new。4、比较目标值Val_old和Val_new的差值，如果Val_old‑Val_new＜δ，则退出，否则重复步骤2和步骤3。应用本发明，解决了云边融合异构网络中任务卸载、数据缓存和资源分配优化问题，有效地降低了任务的执行时延和能耗。

公开(公告)号：CN109767117B

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN201910026110.8

申请日：2019-01-11

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  李林峰 ,  陈清林

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明公开一种移动边缘计算中联合任务调度的功率分配方法。主要包括如下步骤：1、生成任务描述集合G＝{Ti|1≤i≤N},Ti＝(di,ci)；初始化目标值Val_new。2、计算每个任务的本地执行时间边缘服务器执行时间任务卸载传输时间边缘服务器执行耗能本地执行耗能3、基于流水车间作业调度的卸载调度方法求卸载决策向量x；并根据决策向量x对所有任务进行分类，卸载执行与本地执行任务分别放入S、L中；4、对集合S中所有任务的卸载传输功率p采用凸优化方法求解，并将Val_new的值存入Val_old中，即Val_old＝Val_new，求解新的目标值Val_new；5、比较新算出的目标函数值与上一次循环目标值的差值，如果Val_new‑Val_old＞ε，则退出，否则重复步骤2‑步骤4。应用本发明降低了移动边缘计算网络中的任务执行延迟和能耗。

公开(公告)号：CN109767117A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201910026110.8

申请日：2019-01-11

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  李林峰 ,  陈清林

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明公开一种移动边缘计算中联合任务调度的功率分配方法。主要包括如下步骤：1、生成任务描述集合G＝{Ti|1≤i≤N},Ti＝(di,ci)；初始化目标值Val_new。2、计算每个任务的本地执行时间 边缘服务器执行时间 任务卸载传输时间 边缘服务器执行耗能 本地执行耗能 3、基于流水车间作业调度的卸载调度方法求卸载决策向量x；并根据决策向量x对所有任务进行分类，卸载执行与本地执行任务分别放入S、L中；4、对集合S中所有任务的卸载传输功率p采用凸优化方法求解，并将Val_new的值存入Val_old中，即Val_old＝Val_new，求解新的目标值Val_new；5、比较新算出的目标函数值与上一次循环目标值的差值，如果Val_new-Val_old＞ε，则退出，否则重复步骤2-步骤4。应用本发明降低了移动边缘计算网络中的任务执行延迟和能耗。