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摘要：本发明公开了一种基于D2D通信的计算卸载优化方法，基于图论的多用户任务卸载方法根据用户任务的完成截止时间和能量约束，将用户计算任务划分为时延敏感型任务与能耗敏感型任务，基于图论将空闲设备、MEC服务器以及MCC远端云服务器分别构建相应的时延权重图与能耗权重图，并定义优化目标为时延与能耗；采用最大匹配最小代价图算法求解获得卸载策略，首先求解时延权重图，获得时延敏感型任务的卸载决策及其需要的计算资源，剩余的计算资源用于能耗敏感型任务，求解能耗权重图，获得能耗敏感型任务的卸载决策；本发明通过求解出的卸载决策，降低了完成任务的时延与能耗，能够根据任务的要求，充分利用有限的计算资源完成更多的计算任务。

主权项：1.一种基于D2D通信的计算卸载优化方法，基于基站、以及与基站分别经高速光纤通信连接的MEC服务器、MCC远端云服务器；以及与所述基站、MEC服务器分别无线通信连接的各个用户设备；有待卸载任务请求的用户设备和空闲用户设备间经D2D通信连接；其特征在于，分别针对有待卸载任务请求的各个用户设备，执行步骤A至步骤B，对用户设备的待卸载任务请求进行分类，获得待卸载任务请求的分类类别；之后执行步骤C至步骤D，实现对用户设备的待卸载任务请求任务卸载；步骤A：针对有待卸载任务请求的用户设备i,分别建立用户设备的通信模型、MEC服务器计算模型；并且定义用户设备的待卸载任务请求为其中，Ii表示用户设备i的待卸载任务请求数据量，Oi表示用户设备i的待卸载任务请求计算完成后的数据量，Zi表示执行用户设备i的待卸载任务请求所需要的CPU计算周期，与分别表示该用户设备i向基站反馈的上行与下行信息，表示用户设备i的待卸载任务请求的执行时延限制；步骤B：分别计算该待卸载任务请求用户设备i执行时延Til、用户设备执行能耗比较待卸载任务请求的执行时延限制Tireq的值与用户设备i执行时延Til的值大小,同时比较用户设备i执行能耗的值与用户设备完成该待卸载任务请求的预设能耗阈值；条件1：待卸载任务请求的执行时延限制Tireq小于用户设备执行时延Til的值；条件2：用户设备执行能耗的值低于用户设备完成能耗阈值；如果只满足条件1，则该待卸载任务请求为时延敏感型任务；如果只满足条件2，则该待卸载任务请求为能耗敏感型任务；如果同时满足条件1和条件2，则认为待卸载任务请求不需要卸载；步骤C：将有待卸载任务请求的用户设备、空闲用户设备、MEC服务器、MCC远端云服务器划分为以下四类节点：有待卸载任务请求的用户节点、空闲用户设备节点、MEC服务器资源预分配节点、MCC远端云服务器资源预分配节点；并且根据图论的原理将所述四类节点建立时延边权重图和能耗边权重图；步骤D：对时延边权重图和能耗边权重图按照时延边权重图在先，能耗边权重图在后的顺序求解，根据对时延边权重图和能耗边权重图求解的结果，分别择一采用以下三种不同的卸载方案：卸载至空闲用户设备、卸载至MEC服务器、卸载至MCC远端云服务器；实现对待卸载时延敏感型任务和待卸载能耗敏感型任务卸载。

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百度查询： 南京邮电大学 一种基于D2D通信的计算卸载优化方法