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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120050720A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510192046.6
申请日：2025-02-21
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04W28/08 , H04W4/46 , H04W4/44
Abstract: 本发明属于边缘计算、车联网、资源分配与任务卸载技术领域，公开一种车联网中面向V2V辅助的任务卸载和资源分配方法、装置及介质，该方法包括：构建任务队列模型；基于所述任务队列模型，确定能量消耗模型；基于所述能量消耗模型，以最小化长期能耗为目标构造优化问题；对所述优化问题进行求解，以确定任务卸载和资源分配方案。本发明联合优化了卸载链路选择、带宽资源分配、计算资源分配、卸载比例和传输功率分配。考虑到决策的开销不同，我采用了双时间尺度方法，即开销大的决策在大时间尺度上优化；开销小的决策在小时间尺度上优化；以此通过结合V2I和V2V卸载模型，在系统队列稳定的情况下最大限度地降低系统能耗。
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公开(公告)号：CN115017714B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210669718.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/445 , G06F9/50 , G06F17/17 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法，其包括：分别求解时延任务在本地和边缘层处理的平均时延和平均电池电量；运用全概率公式计算时延任务在MEC系统中的平均电池电量，进而获得MEC系统的平均电池电量；权衡时延任务的平均时延和MEC系统的平均电池电量，构建带有多个不等式约束的MEC系统评价函数；利用基于拉格朗日乘子的一般约束乘子法PHR，运用MATLAB求解使得MEC系统评价函数达到最小值的策略优化结果，得到最优的任务卸载概率组合，时延任务包括实时任务和非实时任务。本发明面向实时任务和非实时任务，基于双层边缘结构对MEC系统的任务进行了合理分配决策，有着低时延、低电池电量等特点和高效的卸载性能。
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公开(公告)号：CN117042051A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311096130.5
申请日：2023-08-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种车联网中任务卸载策略生成方法、系统、设备及介质，涉及车联网资源管理技术领域。所述方法包括：获取车辆设备任务；根据任务处理网络架构，对所述车辆设备任务进行不同处理网络层的系统性能计算，得到多层系统性能参数；所述任务处理网络架构是根据车辆设备、路侧单元和远程云构建的；所述系统性能参数包括：时延、能耗和成本；以最小时延为目标，并结合能耗和成本构建优化问题，对所述优化问题进行求解，得到车联网中任务卸载策略；所述优化问题为基于带宽分配和缓存分配的优化问题。本发明能够通过长期在线分配策略去解决任务卸载中的带宽分配和缓存分配问题，实现保障系统服务质量。
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公开(公告)号：CN115017714A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210669718.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/445 , G06F9/50 , G06F17/17 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法，其包括：分别求解时延任务在本地和边缘层处理的平均时延和平均电池电量；运用全概率公式计算时延任务在MEC系统中的平均电池电量，进而获得MEC系统的平均电池电量；权衡时延任务的平均时延和MEC系统的平均电池电量，构建带有多个不等式约束的MEC系统评价函数；利用基于拉格朗日乘子的一般约束乘子法PHR，运用MATLAB求解使得MEC系统评价函数达到最小值的策略优化结果，得到最优的任务卸载概率组合，时延任务包括实时任务和非实时任务。本发明面向实时任务和非实时任务，基于双层边缘结构对MEC系统的任务进行了合理分配决策，有着低时延、低电池电量等特点和高效的卸载性能。
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