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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种在移动边缘计算中相关性任务的调度方法和系统。本发明针对边缘节点的处理速度不同和边缘节点之间的传输速率不同，形式化了调度相关性任务的方法。本发明提供了系统模型，包括任务依赖模型、网络模型和通信模型，将任务依赖模型建模为DAG图；考虑边缘节点的异构性和任务的相关性，设计系统目标函数为最小化任务的完成时间；本发明对在边缘节点的不同处理速度上提出了分组的概念，用以对边缘节点分组；此外，对在同一个组的边缘节点，采用最早时间优先调度算法。使用本发明的调度方法，可以缩小边缘节点空闲的时间，从而减少任务的完成时间。

主权项：1.一种移动边缘计算中相关性任务的调度方法，其特征在于：包括以下具体步骤：步骤1：云端收集每个应用程序产生的任务信息和边缘节点的信息：设用户终端设备集合将终端设备上的应用程序的任务化分为多个子任务，各子任务之间存在依赖关系，用有向无环图来表示任务的依赖关系；设任务集合任务由二元组表示Bi，di，E是边的集合，表示任务i的依赖关系；其中V是任务的数量，用i，j表示任务，Bi表示任务i的计算负载量，di表示任务i的输入数据量，任务i和任务j之间传输的数据量为ui,j；设边缘节点的集合fk是边缘节点k的处理速度，其中K是边缘节点的数量，用k，k'表示边缘节点，所述边缘节点k，k'之间的传输速率用ξkk'表示；步骤2：确定任务卸载到不同边缘节点上的传输时间：首先令其中Rh,k表示终端设备h将任务卸载到边缘节点k的传输速率，h是产生任务i的用户终端设备，Wh,k是设备h到边缘节点k的链路带宽，Ph是终端设备h的发射功率，lh,k是设备h和边缘节点k之间的距离，β是路径损失指数，σ是信道噪声功率。则，任务i卸载到边缘节点k的传输时间可以表示为： 步骤3：给出以下定义：1predi：任务i的直接前驱的集合，任务i有多个直接前驱；2succi：任务i的直接后继的集合，任务i有多个直接后继；3ETi,k：是任务i在边缘节点k上的执行时间，计算公式为： 其中，xi,k是二进制变量，当xi,k＝1时表示任务i是卸载到边缘节点k上执行的；Bi是任务i的计算负载量，fk是边缘节点k的处理速度；4RTi,k:是任务i的准备完成时间，它与两部分时间有关，一是任务i上传到边缘节点k的传输时间，二是任务i的所有前驱节点都已经完成计算并将所需的数据传输至任务i所在的边缘节点k上，计算公式为： 5STi,k：是任务i在边缘节点k上的开始执行时间；6ESTi,k：是任务i在边缘节点k上的最早开始执行时间，它与两部分时间有关，一是任务i已经准备完成的时间，二是边缘节点k开始空闲的时间，计算公式为：ESTi,k＝max{RTi,k,ATk}5其中，ATk是边缘节点k开始空闲的时间；7FTi,k：是任务i在边缘节点k上的完成时间：它是由开始时间和执行时间共同决定的，计算公式为：FTi,k＝STi,k+ETi,k68T:任务图的总的完成时间，表示为： 步骤4：形式化相关性任务的调度问题：系统中所有的任务卸载且只能被卸载到一个边缘节点上执行，并建立约束以保证所有的任务只能被卸载到一个边缘节点上；系统中所有的边缘节点每次只能执行一个任务，如果有其它的任务，需要等待前一个任务完成之后才能执行，并建立约束STi,k+ETi,k≤STj,k，以保证边缘节点一次只能执行一个任务且任务在执行的过程中不会被中断执行；由于任务之间依赖性，因此，具有依赖关系的两个任务的执行受到约束，建立约束以保证具有依赖关系的两个任务i，j必须满足任务j在开始执行之前，它的前驱任务i已经计算完成并将数据传输至任务j所在的边缘节点k'上；优化目标是最小化任务图DAG的完成时间，构造得到统一的形式化相关性任务的调度问题： 步骤5：设计边缘节点的组分配规则，得到任务与边缘节点组的映射关系；步骤6：确定相关性任务在边缘节点上的调度方案：采用基于速度的最早优先调度算法得到相关性任务在边缘节点上的调度方案；步骤7：设备根据得到的调度方案，将任务卸载到对应的边缘节点上，通过边缘节点对任务进行调度执行。

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百度查询： 南京邮电大学 一种移动边缘计算中相关性任务的调度方法