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摘要：本发明公开一种边缘计算任务协同调度方法，其包括以下步骤：S1、建模边缘计算系统，其中，边缘计算系统分为三层，从下至上依次为：终端网络层、边缘计算层、云层；终端网络层包括多个传感器，边缘计算层包括多个树莓派，多个树莓派组成一个边缘服务器层，云层设置有适配策略控制器；S2、对上述所有树莓派边缘服务器依据时隙是否有计算资源剩余分为资源请求点和资源资源提供点；S3、对请求点进行建模，求其效用函数；S4、对资源供应点RPIj进行建模，求其效用函数；S5、求非合作博弈点的纳什均衡。本发明将工作量大的、复杂的任务分解为工作量小的、简单的细粒度任务组件集，达到降低单个任务计算负载，优化计算任务处理的整体性能与成本。

主权项：1.一种边缘计算任务协同调度方法，其特征是：其包括以下步骤：S1、建模边缘计算系统，其中，边缘计算系统分为三层，从下至上依次为：终端网络层、边缘计算层、云层；终端网络层包括多个传感器，用于感知原始事件；边缘计算层包括多个树莓派，多个树莓派组成一个具有计算能力的边缘服务器层，对该边缘服务器层的每个树莓派设定为边缘服务器RPI1、边缘服务器RPI2、边缘服务器RPI3、……、边缘服务器RPIn，多个树莓派用于接收与之分别连接的多个传感器采集到的数据，并对其中一些数据进行数据计算；云层设置有适配策略控制器，通过控制策略管理和调度边缘计算层的边缘节点；系统内时间被分为多个时隙，持续时间为T，令t表示时隙的索引，t＝0,1,...,T；S2、对所有树莓派边缘服务器依据时隙t是否有计算资源剩余分为资源请求点和资源资源提供点；判断所有节点所归属请求点和提供点：根据公式将边缘服务器分为资源请求点RPIi和资源供应点RPIj，其中，为时隙t时RPIi可接收的最大任务量，λi为在时隙t时终端用户向RPIi卸载的总任务量；当αi＞0时，表示此边缘服务器RPIi有资源剩余，即该边缘服务器RPIi为资源提供点；当αi＜0时，表示此边缘服务器RPIi无计算资源剩余，需要其他边缘服务器RPIB提供资源进行协同计算完成任务，即该边缘服务器RPIi为资源请求点；S3、对请求点进行建模，求其效用函数，步骤为：资源请求点RPIi的效用函数由三部分组成，分别为协同计算开销、本地计算开销、激励成本；3.1、本地计算分为计算时延和计算能耗，根据MM1排队系统对计算时延进行建模，计算可得计算时延为其中，表示RPIi每秒可完成任务量；表示在RPIi处理的工作负载大小，表示在时隙t终端用户向RPIi卸载的总任务量，为原RPIi上需要解决的任务量；边缘服务器处理每个任务的计算能耗与CPU速度的平方成正比，表示能耗为其中，κ表示常量，取决于CPU架构；3.2、协同计算的平均计算时延为其中，为RPIj上的总任务量，为RPIj终端卸载任务量与协同任务量之和；协同计算开销为：3.3、结合网络模型中供应点的出价，得到当RPIiB向RPIjS请求协同计算的任务量为dij时，需要向RPIjS支付的价格为Sij＝qijpj;RPIiB向RPIjS支付的总费用为 3.4、效用函数定义为表示为S4、对资源供应点RPIj进行建模，求其效用函数；资源供应点模型为其收益函数Gjpj,q，Gjpj,q＝Qjpj，其中，表示请求点向RPIj请求的协同计算任务总量，pj表示每个RPIJS的出价；S5、求非合作博弈点的纳什均衡：非合作博弈点的纳什均衡为对任意请求点RPIi的效用函数求一阶偏导得对其求二阶偏导数得，说明纳什均衡存在。

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