公开(公告)号：CN112616152B

公开(公告)日：2022-04-05

申请号：CN202011421137.6

申请日：2020-12-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 徐泽金 ,  夏士超 ,  鲜永菊 ,  李云 ,  吴广富 ,  郭华

IPC: H04W24/02 ,  H04W52/02 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00 ,  G16Y30/00

Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于独立学习的移动边缘计算任务卸载方法，包括：建立系统模型，并根据处理的任务数构建IoT设备端的任务队列模型；确定任务计算方式并建立通信模型；建立任务本地计算模型，得到本地任务计算总开销；建立任务卸载计算模型，得到卸载任务计算总开销；引入能量收集，建立IoT设备端的剩余电量队列模型；构建以最小化MEC系统中IoT设备总开销的长期平均为目标的优化问题；建立基于强化学习的独立学习任务卸载模型，包括系统状态空间、动作空间和奖励函数，求解最优的任务卸载策略；本发明不仅极大地降低了IoT设备的时延和能耗的总开销，而且在一定程度上延长MEC系统的使用寿命。

公开(公告)号：CN112579203A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011536600.1

申请日：2020-12-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 郭华 ,  夏士超 ,  吴广富 ,  李云 ,  苏开荣 ,  谭歆 ,  黄鸿锐

IPC: G06F9/445 ,  G06F9/4401 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法；所述方法包括根据任务到达量建立任务卸载策略模型；建立出服务器睡眠决策模型、时延模型和能耗模型，构建出最小化系统的长期平均能耗；使用基于CPLEX优化器的卸载决策算法按照任务卸载策略模型计算出每个时隙的卸载决策集合；对卸载决策集合使用卸载更新算法进行纠错；根据卸载更新算法得到的最优卸载决策集合，使用睡眠决策算法求解所述睡眠决策模型，得到服务器的睡眠决策集合；本发明基于整数线性规划得到系统最优决策，使MEC系统的任务卸载具有自适应性，服务器可以根据该服务器的任务量大小和整体系统的服务器状态确定其睡眠状态。

公开(公告)号：CN112616152A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011421137.6

申请日：2020-12-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 徐泽金 ,  夏士超 ,  鲜永菊 ,  李云 ,  吴广富 ,  郭华

IPC: H04W24/02 ,  H04W52/02 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00 ,  G16Y30/00

Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于独立学习的移动边缘计算任务卸载方法，包括：建立系统模型，并根据处理的任务数构建IoT设备端的任务队列模型；确定任务计算方式并建立通信模型；建立任务本地计算模型，得到本地任务计算总开销；建立任务卸载计算模型，得到卸载任务计算总开销；引入能量收集，建立IoT设备端的剩余电量队列模型；构建以最小化MEC系统中IoT设备总开销的长期平均为目标的优化问题；建立基于强化学习的独立学习任务卸载模型，包括系统状态空间、动作空间和奖励函数，求解最优的任务卸载策略；本发明不仅极大地降低了IoT设备的时延和能耗的总开销，而且在一定程度上延长MEC系统的使用寿命。