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申请/专利权人：河南工业大学

摘要：本发明公开了一种基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，涉及车联网任务卸载技术领域，首先基于云雾协同计算，引入V2V辅助任务转发机制，设计了一种基于环境信息预测转发车辆的算法；然后，以最小化时延和能耗为目标，考虑任务在各计算节点的并行计算关系，构建基于环境信息预测转发车辆的任务卸载代价模型；最后，提出一种多策略改进遗传算法求解上述任务卸载优化问题。本发明卸载方法能够在相同迭代次数时获得时延和能耗更低的卸载策略，在任务和雾节点数量不同的情况下也能获得更低系统代价的卸载策略，且引入的V2V辅助任务转发机制可以利用协作车辆转发任务，降低雾节点转发负载。

主权项：1.一种基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：系统架构和通信模型的建立1创建基于雾计算的车辆任务卸载系统整体架构模型；在路边均匀布置多个配备有路测感知感知单元雾服务器；并将有任务卸载需求的车辆定义为源车辆，其余车辆定义为协作车辆；2任务划分；将任务划分为n个独立的子任务，并定义每个子任务的数据量和计算需求；源车辆能够选择将任务卸载至本地、当前所在雾服务器和云服务器，也能通过当前雾服务器或协作车辆将任务卸载到相邻雾服务器；3构建通信模型；包括车辆到雾服务器的V2F通信模型，车辆到车辆的V2V通信模型，雾服务器到雾服务器的F2F通信模型以及雾服务器到云服务器的F2C通信模型；4基于环境信息预测转发车辆算法的设计；根据已知的包括车速、车辆位置在内的环境信息，将任务转发至雾服务器的车辆定义为转雾车辆，设计预测转发车辆算法来预测车辆间的通信链路状态，以及车辆与雾服务器的通信状态，迭代运行该算法直至转雾车辆周围没有满足条件的车辆或该转雾车辆已到达目标雾节点时结束算法，最终得到任务的转发车辆及转发跳数；步骤2：任务卸载代价优化模型的构建1时延模型：分别计算任务在本地、雾服务器和云服务器上的计算时延，以及通过V2V、V2F和F2F链路的传输时延；2并行计算模型：建立任务的并行计算模型以优化任务完成时间，包括：在任务开始上传时，设定全局时钟GC用于记录每个任务开始及结束转发的时刻，在各计算节点上记录其任务队列的最后完成时间LT，设全局时钟初始值为0，任务的计算和转发互不影响，则任务转发过程的全局时钟可由每个任务转发时延表示： a、任务在本地执行时，不产生转发时延，GC不变；b、当任务在雾服务器和云服务器执行时，GC需要加上任务的传输时延；获取任务卸载决策后，先逐个计算需要在本地执行的任务，累加为本地执行任务集合的计算时延可得最后的任务卸载完成时间；c、当任务在雾节点或云服务器卸载时，任务传输至目标节点需要确定任务的开始计算时间，由于任务传输和计算存在并行关系，则任务的开始计算时间为任务传输至目标节点的全局时钟和该目标节点处的最终任务卸载完成时间之间的较大值，将雾节点的开始计算时间和云服务器任务的开始计算时间分别表示为BTk＝maxGC,LTk、BTC＝maxGC,LTC，各节点的最后完成时间由当前任务的开始计算时间加上该任务的计算时延得到，值为： 式中，LTk表示某一雾节点的最后完成时间，LTC表示云服务器的最后完成时间。根据上述任务并行计算模型可知，任务的最终完成时延即为所有节点最后完成时间中的最大值： 3能耗模型：分别计算任务在本地、雾服务器和云服务器上的能耗，并且在卸载完成是，系统的总能耗即为上述各不同卸载位置处产生能耗的相加总值；基于上述模型，来将任务卸载问题转化为系统代价优化问题，以最小化时延和能耗为目标，建立任务卸载系统代价优化模型： s.t. α+β＝1,0≤α,β≤1步骤3：设计多策略改进遗传算法求解上述系统代价优化问题，包括以下步骤：1决策编码：使用整数编码表示任务卸载决策，每个数字代表一个卸载位置；2种群初始化：利用混沌序列生成初始种群，确保种群的多样性；3选择算子：个体适应度TSC由时延和能耗决定，定义适应度函数为：其中，m为常数；结合时延和能耗，并采用Metropolis准则对种群进行筛选；4自适应算子设计：设计自适应交叉算子和变异算子，根据进化代数和种群相似度调节变异概率；所述交叉算子的交叉概率的自适应度函数为： 其中，Pcmax，Pcmin分别为交叉概率的最大值和最小值，r为常数，F为每个个体的适应度，t表示迭代次数；所述变异调节概率Pm为： 5扰动算子；引入高斯扰动算子，以帮助算法跳出局部最优，所述高斯扰动算子表示为：X′bestt＝Xbestt+Gs其中，Xbestt，X'bestt分别表示在第t代扰动前后的最优个体，Gs表示服从高斯分布的随机分布。通过该多策略改进遗传算法的迭代优化，最终能够于有限的时间内在给定的卸载策略中找到最优解，即输出最终的任务卸载方案。

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