边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法及系统

本发明属于边缘计算，涉及一种边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法及系统，具体涉及一种边缘计算中动态定价下移动用户任务卸载与资源定价方法及系统。

背景技术：

1、移动边缘计算将核心网络的功能下沉到移动接入网的边缘，以缩短计算任务的传输时长，同时减少数据传输的能量消耗。移动边缘计算能够为用户提供更加高效的计算服务，从而提升用户的体验。对于移动边缘计算中的计算卸载而言，卸载与定价都是其中的关键。在实际场景中，用户通常会处于移动状态，那么在不同的时长用户可能被不同的边缘服务器所覆盖，用户在卸载时会有多种选择，用户需要决定计算任务是在移动设备的本地执行还是卸载到边缘服务器处理；边缘服务器会对计算资源设置相应的价格，用户则需要根据自身的计算需求支付一定费用之后才能使用边缘服务器的资源，因此资源的价格也会影响到移动用户的卸载；边缘服务器对资源的定价和用户对任务的卸载是会相互影响的。

2、典型的资源定价与任务卸载通常遵循以下过程：边缘服务器会对资源设置相应的价格，用户需要根据自身的计算需求支付一定费用之后才能使用边缘服务器的资源，如果移动用户选择将计算任务卸载到边缘服务器处理，移动设备会向对应的边缘服务器发起请求，如果边缘服务器处于满载状态，则不会接收任务请求，任务会在移动设备的本地执行；如果边缘服务器没有满载则会接收任务请求，移动设备将处理任务所需要的数据发送给边缘服务器。边缘服务器在接收到任务之后会立即进行处理，并在任务完成之后将计算结果返回给移动设备。但是，现如今移动边缘计算环境中的任务卸载和定价的相关研究没有考虑到用户移动的情况，即随着时长变化，用户可能会被不同的边缘服务器所覆盖；其次，大部分研究只考虑了单轮卸载与定价。实际上移动用户的计算需求可能会不断产生，因此用户需要进行多轮卸载决策以最大化自身的长期收益。对应移动用户的多轮卸载，边缘服务器则需要进行多轮定价以最大化自身的长期收益。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种能同时最大化边缘服务器长期收益和移动用户长期收益的，边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法及系统。

2、本发明的方法所采用的技术方案是：一种边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法，包括以下步骤：步骤1：初始化边缘服务器负载以及计算资源的价格；步骤2：移动用户在当前边缘服务器负载以及计算资源的价格下制定卸载策略；步骤3：判断移动用户根据步骤2中得到的卸载策略选择是在本地执行还是在某一个边缘服务器上执行；若选择在本地执行，顺序执行步骤4；若选择在某一个边缘服务器上执行，执行步骤5；步骤4：移动用户在本地执行计算任务，然后执行步骤9；步骤5：判断由步骤2得到的卸载策略中选择的边缘服务器是否满载；若满载，回转执行步骤4；若没有满载，顺序执行步骤6；步骤6：选定的边缘服务器执行计算任务；步骤7：选定的边缘服务器将计算结果返回给移动用户；步骤8：边缘服务器根据当前已知信息动态调整计算资源的价格；步骤9：判断移动用户是否还有计算需求；若有，回转执行步骤2；若没有，顺序执行步骤10；步骤10：移动用户完成所有计算任务。

3、本发明的系统所采用的技术方案是：一种边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价系统，包括以下模块：第一模块，用于收集乘客提交的网约车实时订单和网约车司机的相关信息；第二模块，用于基于历史的订单数据获取车辆的在不同时空状态下的价值；具体包括以下子模块：第一模块：用于初始化边缘服务器负载以及计算资源的价格；第二模块：用于移动用户在当前边缘服务器负载以及计算资源的价格下制定卸载策略；第三模块：用于判断移动用户根据步骤2中得到的卸载策略选择是在本地执行还是在某一个边缘服务器上执行；若选择在本地执行，顺序执行步骤4；若选择在某一个边缘服务器上执行，执行步骤5；第四模块：用于移动用户在本地执行计算任务，然后执行步骤9；第五模块：用于判断由步骤2得到的卸载策略中选择的边缘服务器是否满载；若满载，回转执行步骤4；若没有满载，顺序执行步骤6；第六模块：用于选定的边缘服务器执行计算任务；第七模块：用于选定的边缘服务器将计算结果返回给移动用户；第八模块：用于边缘服务器根据当前已知信息动态调整计算资源的价格；第九模块：用于判断移动用户是否还有计算需求；若有，回转执行步骤2；若没有，顺序执行步骤10；第十模块：用于移动用户完成所有计算任务。

4、本发明将边缘服务器如何制定资源定价策略以及移动用户如何制定任务卸载策略，以最大化自身长期收益的问题建模成马尔可夫决策过程，分别明确了边缘服务器和移动用户的状态集、动作集、状态转移概率以及奖励，然后基于ddpg算法和dqn算法设计本文的边缘服务器资源定价策略与移动用户任务卸载策略。

5、在过去的边缘计算任务卸载和资源定价方法中，或是以最小化时长延迟、能量消耗和成本为目标设计任务卸载策略，虽然能最大化用户的长期收益，但是忽略了边缘服务器的长期收益；或是基于单轮卸载与定价设计用户卸载策略和边缘服务器定价策略，而实际上移动用户的需求可能不断产生，需要进行多轮卸载与定价以同时最大化用户和边缘服务器的长期收益；或是没有考虑到用户移动的情况，即随着时长变化，用户可能会被不同的边缘服务器覆盖。而本发明设计的边缘计算中动态定价下移动用户与资源定价的方法，既考虑了用户移动的情况，也考虑了多轮卸载与定价，在最大化用户长期收益的同时，也是边缘服务器的长期收益得到最大化，从而增加了用户的体验，并使边缘服务器获得更多的利润。

技术特征：

1.一种边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：初始化边缘服务器负载以及计算资源的价格；步骤2：移动用户在当前边缘服务器负载以及计算资源的价格下制定卸载策略；步骤3：判断移动用户根据步骤2中得到的卸载策略选择是在本地执行还是在某一个边缘服务器上执行；若选择在本地执行，顺序执行步骤4；若选择在某一个边缘服务器上执行，执行步骤5；步骤4：移动用户在本地执行计算任务，然后执行步骤9；步骤5：判断由步骤2得到的卸载策略中选择的边缘服务器是否满载；若满载，回转执行步骤4；若没有满载，顺序执行步骤6；步骤6：选定的边缘服务器执行计算任务；步骤7：选定的边缘服务器将计算结果返回给移动用户；步骤8：边缘服务器根据当前已知信息动态调整计算资源的价格；步骤9：判断移动用户是否还有计算需求；若有，回转执行步骤2；若没有，顺序执行步骤10；步骤10：移动用户完成所有计算任务。

2.根据权利要求1所述的边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法，其特征在于：步骤1的实现具体包含以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法，其特征在于：步骤2的实现具体包含以下子步骤：

4.根据权利要求1所述的边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法，其特征在于：步骤8的实现具体包含以下子步骤：

5.一种边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价系统，其特征在于，包括以下模块：第一模块：用于初始化边缘服务器负载以及计算资源的价格；第二模块：用于移动用户在当前边缘服务器负载以及计算资源的价格下制定卸载策略；第三模块：用于判断移动用户根据步骤2中得到的卸载策略选择是在本地执行还是在某一个边缘服务器上执行；若选择在本地执行，顺序执行步骤4；若选择在某一个边缘服务器上执行，执行步骤5；第四模块：用于移动用户在本地执行计算任务，然后执行步骤9；第五模块：用于判断由步骤2得到的卸载策略中选择的边缘服务器是否满载；若满载，回转执行步骤4；若没有满载，顺序执行步骤6；第六模块：用于选定的边缘服务器执行计算任务；第七模块：用于选定的边缘服务器将计算结果返回给移动用户；第八模块：用于边缘服务器根据当前已知信息动态调整计算资源的价格；第九模块：用于判断移动用户是否还有计算需求；若有，回转执行步骤2；若没有，顺序执行步骤10；第十模块：用于移动用户完成所有计算任务。

技术总结
本发明公开了一种边缘计算中移动用户任务卸载与资源定价方法及系统，将边缘服务器如何设定资源的价格以及移动用户如何卸载任务以分别最大化自身长期收益的问题构建成马尔可夫决策过程，然后基于DDPG算法和DQN算法设计得到边缘服务器资源定价策略与动态定价下的移动用户任务卸载策略，在边缘服务器不处于满载状态时会接收其任务请求，紧接着移动用户会将处理任务所需要的数据发送给边缘服务器，边缘服务器完成计算任务后会将计算结果立即返回给移动用户。本发明可以兼顾到移动用户和边缘服务器两方的收益，并可以尽可能地同时最大化两者的长期收益，在提升用户体验的同时也使边缘服务器获得了更多的利润。

技术研发人员：石兵,陈子昊,陈志峰,鲁艳,李阳
受保护的技术使用者：武汉理工大学深圳研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13