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申请/专利权人：中山大学

摘要：本发明针对现有技术的局限性，提出了一种D2D协作计算的MEC系统中的随机任务调度和资源分配方法，通过引入D2D协作计算，边缘设备计算任务不仅可以被卸载到服务器侧，同时可被卸载到临近设备，提升了系统的灵活性，提高了任务的处理速度；通过将能量消耗平均加权作为优化性能指标，提升了系统的长期性能，增强了系统的稳定性；另外，本发明基于李雅普诺夫优化算法的在线任务卸载和资源管理算法设计无需任务到达时间和无线信道衰落先验条件，能够实时有效地进行任务和资源决策。

主权项：1.一种D2D协作计算的MEC系统中的随机任务调度和资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，以终端设备和MEC服务器的能量消耗平均加权和作为优化目标，构建基于D2D协作计算的异构MEC系统模型；其中，在所述异构MEC系统模型中，包含N个终端设备以及一个位于基站的MEC服务器，所述终端设备表示为所述MEC服务器包含一个Z核CPU，表示为各终端设备分别包含一个CPU，通过蜂窝网络接口与其它终端设备进行通信；到达所述终端设备但未处理的任务将会排队等待处理；排队中的任务可通过D2D链路，以任务卸载的方式交付给所述MEC服务器或临近的终端设备处理；以及，所述异构MEC系统模型所表示的网络通过时隙的方式进行运作，时隙的长度记为τ，时隙索引t∈1,2,…,T；网络中的所有计算节点记作其包含MEC服务器以及N个终端设备，索引号记作0；网络中的网络控制器具有系统全局信息，所述系统全局信息包含各终端设备的位置及各终端设备的队列的积压长度；通过所述网络控制器为各计算节点进行连接、资源分配和任务调度，各计算节点可在网络控制器的协助下同时保持蜂窝和D2D连接，各时隙只允许在一条链路上进行数据传输；各终端设备之间的连接以节点连接图表示，其中，dmax表示D2D可通信的最大距离；S2，运用李雅普诺夫优化方法，将所述异构MEC系统模型涉及的优化问题转换为各时隙内的子问题；其中，所述优化问题按以下公式表示： 其中，表示卸载策略；表示计算频率控制与计算资源分配策略；表示发射功率控制策略定义；表示终端设备的计算频率；表示MEC服务器的计算频率；表示计算资源分配结果；表示终端设备在各通信链路上的发射功率决策；以及，所述子问题按以下公式表示： 其中，Φt＝{Xt,Pt,fdt,fst,Dst}； V≥0为控制变量，其单位为bits2W，用于控制功耗与队列积压之间的折衷；S3，将所述子问题进一步分解为计算频率控制与计算资源分配问题以及卸载策略与发射功率控制问题；S4，在各时隙内，对所述计算频率控制与计算资源分配问题进行闭式求解，对所述卸载策略与发射功率控制问题进行交替优化。

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百度查询： 中山大学 D2D协作计算的MEC系统中的随机任务调度和资源分配方法