公开(公告)号：CN111930435B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202010668414.7

申请日：2020-07-13

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 薛建彬 ,  王泽森 ,  刘星星 ,  沙荣才 ,  张玺君

IPC: G06F9/445 ,  G06F9/50 ,  G06N3/006

Abstract: 一种基于PD‑BPSO技术的任务卸载决策方法，首先将每个用户任务数据量化为一个待执行粒子，表示为Qi＝{Di,Ci,Timax}，其中，Di代表该粒子数据量大小，Ci为执行该粒子所需的CPU周期数，Timax为粒子的处理时延阈值。用户终端产生所有的执行粒子都有其各自的位置xi和速度vi。粒子的不同位置代表不同卸载决策的可行决策解，而粒子的速度则表明每次执行粒子下一时刻位置与当前位置间的距离。其次为寻求最小化终端用户能量消耗的粒子卸载决策，建立基于多目标约束下的粒子数据任务执行能耗模型。通过比较所在位置对应的目标函数值来判断某一粒子位置是否为最优，用pbest表示第i个粒子历史状态的最优位置，gbest表示整个粒子群中所有粒子历史状态的最优位置。

公开(公告)号：CN111930435A

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN202010668414.7

申请日：2020-07-13

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 薛建彬 ,  王泽森 ,  刘星星 ,  沙荣才 ,  张玺君

IPC: G06F9/445 ,  G06F9/50 ,  G06N3/00

Abstract: 一种基于PD-BPSO技术的任务卸载决策方法，首先将每个用户任务数据量化为一个待执行粒子，表示为Qi＝{Di,Ci,Timax}，其中，Di代表该粒子数据量大小，Ci为执行该粒子所需的CPU周期数，Timax为粒子的处理时延阈值。用户终端产生所有的执行粒子都有其各自的位置xi和速度vi。粒子的不同位置代表不同卸载决策的可行决策解，而粒子的速度则表明每次执行粒子下一时刻位置与当前位置间的距离。其次为寻求最小化终端用户能量消耗的粒子卸载决策，建立基于多目标约束下的粒子数据任务执行能耗模型。通过比较所在位置对应的目标函数值来判断某一粒子位置是否为最优，用pbest表示第i个粒子历史状态的最优位置，gbest表示整个粒子群中所有粒子历史状态的最优位置。

公开(公告)号：CN111901400A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010668853.8

申请日：2020-07-13

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 薛建彬 ,  张永刚 ,  丁雪乾 ,  刘星星 ,  吴尚

IPC: H04L29/08 ,  H04L12/24 ,  H04W24/02 ,  H04W28/14 ,  H04W52/34

Abstract: 一种配备缓存辅助装置的边缘计算网络任务卸载方法，将用户任务的执行方式建立为不同的卸载决策变量 计算用户任务在本地CPU处理、边缘服务器执行以及通过内容缓存处理等不同执行方式下的能量消耗；构建最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值函数，并将其转化为标准的QCQP模型，使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合；最后采用拉格朗日对偶分解法与二分法优化预选卸载集合中的传输功率及边缘计算资源分配，进而可通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策。