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公开(公告)号：CN115150893B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210669923.0
申请日：2022-06-14
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W24/02
Abstract: 本发明提供了一种基于任务划分与D2D的MEC任务卸载策略方法，其包括：求解卸载子任务与本地固有子任务在用户设备的本地服务器计算的平均时延和平均电池电量，求解卸载子任务在用户设备的输出端口计算和传输过程、所有D2D设备、边缘云和远程云的平均时延和平均电池电量以及在边缘云和远程云的平均评价，进而获得任务在服务器群内的总平均时延、总平均电池电量和总平均评价，通过改进快速精英非支配排序遗传算法，找出一组时延、电池电量与评价的最优帕累托前沿点，并获得任务分配概率的智能优化方案。本发明针对用户设备本地存储和计算能力有限等问题，考虑计算卸载技术，实现了云‑边‑端协作的卸载策略方法，降低了任务响应时间，提升了用户体验感。
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公开(公告)号：CN115150892B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210669701.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W28/084 , H04W24/02 , H04W24/06
Abstract: 本发明提供了一种具有突发性业务的MEC无线系统中VM‑PM修复策略方法，其包括：在移动边缘计算MEC无线系统中，引入马尔可夫到达过程MAP刻画MEC无线系统的输入过程，分别求解任务时延指标、设备电量消耗指标和系统可靠性指标，进而求解任务的平均响应时延和物联网设备的平均电量消耗水平，构建系统评价函数，构建马尔可夫到达过程MAP并分析参数组合对指标的影响，通过构造多目标混合整数非线性规划MINLP问题，求解出系统评价函数的最优值及对应的最优组合。本发明通过引入马尔可夫到达过程MAP来捕获流量的突发行为，提高任务的响应性能与系统可靠性，降低物联网设备的电量消耗，优化卸载概率、传输功率和定期维护阈值，以最优化评价函数，达到性能指标间的折衷。
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公开(公告)号：CN113448727A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110674804.X
申请日：2021-06-17
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了面向多优先级用户的普通用户高负载云服务系统以及优化方法，属于云计算领域，包括面向多优先级用户的普通用户高负载云架构，所述云架构包括云服务系统的公共高速服务资源池、低速服务资源池，公共高速服务资源池设有c个服务速率相同的服务单元，低速服务资源池中设有c1个服务速率相同的服务单元，每个服务单元包括一个云任务所需的全部服务资源，公共高速服务资源设置用于普通任务无限容量的缓存空间#0、用于会员任务有限容量的缓存空间#1，缓存空间#O能给更多的普通任务提供高速服务资源试用服务。
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公开(公告)号：CN113360248A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110661466.6
申请日：2021-06-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于信息可见的MEC系统任务调度策略的博弈优化方法，其通过在移动设备中引入决策制定模块DMM，搭建移动边缘计算MEC的系统架构，根据新到达任务的预期逗留时间和预期净效益，DMM做出丢弃任务、将任务分配给本地执行系统LES或通过传输系统TS将任务卸载到MEC服务器的决策。根据在稳态下MEC系统的性能指标并结合数值实验，获得个体最优任务调度策略和社会最优任务调度策略。制定任务在MEC系统中等待时的定价方案，约束调整任务的到达行为，实现个体最优任务调度策略和社会最优任务调度策略的统一。本发明提出的方法解决了移动设备容量不足、性能不佳的问题，在保证每个任务时延最低的同时，最大化运营商和任务整体的利益。
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公开(公告)号：CN115150277B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210665311.4
申请日：2022-06-13
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L41/0833 , H04L41/0893 , H04L67/10 , H04L67/61
Abstract: 本发明提供了一种云数据中心中基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略，其包括：将一个云数据中心中的所有同构服务器分成基础集群和备用集群两个集群，设置任务分类器对任务进行分类与跟踪，构建基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略，刻画基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略的工作原理，并评估其下性能指标，分析基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略下云数据中心的量化行为，寻找帕累托最优解，权衡云数据中心的整体功耗与实时任务的平均等待时间。本发明根据系统负载变化动态开启与关停部分服务器，可有效降低空闲能耗，大幅降低云数据中心的能耗开销，帮助云服务供应商根据其偏好选择代表不同的目标间最佳折衷解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115150892A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210669701.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种具有突发性业务的MEC无线系统中VM‑PM修复策略方法，其包括：在移动边缘计算MEC无线系统中，引入马尔可夫到达过程MAP刻画MEC无线系统的输入过程，分别求解任务时延指标、设备电量消耗指标和系统可靠性指标，进而求解任务的平均响应时延和物联网设备的平均电量消耗水平，构建系统评价函数，构建马尔可夫到达过程MAP并分析参数组合对指标的影响，通过构造多目标混合整数非线性规划MINLP问题，求解出系统评价函数的最优值及对应的最优组合。本发明通过引入马尔可夫到达过程MAP来捕获流量的突发行为，提高任务的响应性能与系统可靠性，降低物联网设备的电量消耗，优化卸载概率、传输功率和定期维护阈值，以最优化评价函数，达到性能指标间的折衷。
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公开(公告)号：CN115150277A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210665311.4
申请日：2022-06-13
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L41/0833 , H04L41/0893 , H04L67/10 , H04L67/61
Abstract: 本发明提供了一种云数据中心中基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略，其包括：将一个云数据中心中的所有同构服务器分成基础集群和备用集群两个集群，设置任务分类器对任务进行分类与跟踪，构建基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略，刻画基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略的工作原理，并评估其下性能指标，分析基于双阈值滞后集群调度机制的节能策略下云数据中心的量化行为，寻找帕累托最优解，权衡云数据中心的整体功耗与实时任务的平均等待时间。本发明根据系统负载变化动态开启与关停部分服务器，可有效降低空闲能耗，大幅降低云数据中心的能耗开销，帮助云服务供应商根据其偏好选择代表不同的目标间最佳折衷解决方案。
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公开(公告)号：CN113342462A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110613497.4
申请日：2021-06-02
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F9/455 , G06F9/4401 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种融合限制周期性拟休眠的云计算优化方法，其包括以下步骤：获得云任务卸载到云端服务器接受服务的平均响应时间TC、云任务在本地处理器接受服务的平均响应时间TMD以及云任务的平均响应时间T，根据云任务在云端第i个物理机上接受服务的平均功率消耗以及云系统平均功率E构建系统优化函数F，得到最优的云任务卸载概率组合采用本发明提出的云计算优化方法，对云计算节能策略设置合理的参数，可以在降低云系统能源消耗水平的同时保证云任务的服务质量。
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公开(公告)号：CN113238814A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110513018.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于多用户和分类任务的MEC任务卸载系统及优化方法，其包括本地端、边缘端和云端。本发明提出的任务卸载系统及优化方法是根据任务的最优卸载策略参数，决策该任务是在本地端进行处理，还是传输至边缘端，由边缘端或云端处理。由于本发明对各类任务均设置了合理的卸载策略参数，故，本发明可以在保障运营商获利的前提下，提高移动设备的能耗利用率，并提升MEC系统响应性能，从而使用户和运营商的需求得到满足。
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公开(公告)号：CN107729070B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201710957131.2
申请日：2017-10-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F9/4401 , G06F9/455 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于双速率和工作休眠的虚拟机调度系统及方法，系统包括控制服务器和计算服务器，其中计算服务器分为主模块服务器和备用模块服务器。控制服务器上运行超时定时器和虚拟机调度器，计算服务器上运行负载监控系统。控制服务器中的虚拟机调度器采用双阈值θ1和θ2共同控制主模块服务器中虚拟机的运行状态，并引入一个激活阈值θ3控制备用模块服务器中虚拟机的运行状态。计算服务器的负载监控系统实时搜集各虚拟机的负载情况并将其发送至虚拟机调度器，以及接收并执行虚拟机调度器发来的调度指令。采用本发明提出的虚拟机调度系统及方法，设置合理的激活阈值、工作休眠服务率及工作休眠参数，可以在保障响应性能的前提下实现能量消耗的有效节约。
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