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移動(dòng)邊緣計(jì)算中高能效任務(wù)卸載決策

發(fā)布時(shí)間:2020-12-29 16:22
  為了實(shí)現(xiàn)移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境中移動(dòng)設(shè)備能耗與任務(wù)執(zhí)行延時(shí)的同步優(yōu)化,提出基于能效的任務(wù)卸載決策算法。考慮受限移動(dòng)設(shè)備電量和延時(shí)敏感型應(yīng)用的情況下,算法聯(lián)合優(yōu)化了通信資源和計(jì)算資源分配,并將移動(dòng)設(shè)備的剩余電量引入到能耗與延時(shí)優(yōu)化的權(quán)重因子設(shè)置中,通過(guò)迭代搜索方法求解了最優(yōu)任務(wù)卸載均衡決策解。結(jié)果證明,與基準(zhǔn)算法相比,均衡卸載決策算法在總體開(kāi)銷方面更低,并能夠使移動(dòng)設(shè)備更加合理地使用電池剩余能量。 

【文章來(lái)源】:信息技術(shù). 2020年10期

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

移動(dòng)邊緣計(jì)算中高能效任務(wù)卸載決策


移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境

均衡性


本節(jié)通過(guò)基于MATLAB的仿真實(shí)驗(yàn)構(gòu)建一個(gè)移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境以評(píng)估算法的性能。設(shè)置邊緣服務(wù)器的計(jì)算能力為4GHz/cycle,每個(gè)移動(dòng)設(shè)備擁有一個(gè)待執(zhí)行任務(wù),任務(wù)的數(shù)據(jù)量隨機(jī)生成于[300,1200]kB之間,任務(wù)完成的CPU周期數(shù)隨機(jī)生成于[0.1,1]GHz之間,任務(wù)的截止時(shí)間約束隨機(jī)生成于[0.5,5]s之間,移動(dòng)設(shè)備的CPU頻率隨機(jī)生成于[0.2,1]GHz之間,設(shè)備的最大傳輸功率為23dBm,且假設(shè)現(xiàn)有10條無(wú)線信道,帶寬為0.2MHz。如圖2是不同移動(dòng)設(shè)備數(shù)量下任務(wù)執(zhí)行的總體代價(jià)、能耗和延時(shí)情況。其中,本文算法所指為在計(jì)算總體開(kāi)銷時(shí)將移動(dòng)設(shè)備剩余能量引入權(quán)重因子的計(jì)算方法,即w′i=wi×r i E 。另外三種算法為權(quán)重因子固定取值為0.2、0.5和0.8時(shí)得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。可以看到,若所有任務(wù)均在本地設(shè)備上執(zhí)行,其導(dǎo)致的移動(dòng)設(shè)備能耗是最多的。而如果將所有任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器上執(zhí)行,則將導(dǎo)致更高的執(zhí)行延時(shí),帶來(lái)較差的用戶體驗(yàn)。從移動(dòng)設(shè)備的角度看,移動(dòng)設(shè)備的開(kāi)銷主要取決于其傳輸功率和CPU頻率,本文設(shè)計(jì)的卸載決策算法聯(lián)合考慮了計(jì)算資源和通信資源的分配,更好地降低了能耗開(kāi)銷和執(zhí)行延時(shí)。而權(quán)重因子的設(shè)計(jì)則考慮了移動(dòng)設(shè)備的剩余能量,能耗更好地實(shí)現(xiàn)性能均衡?梢钥吹,本文算法比固定設(shè)置權(quán)重因子wi=0.8時(shí)節(jié)省了更多的能耗,也同時(shí)比wi=0.2時(shí)降低了更多的執(zhí)行延時(shí)。綜合圖2的結(jié)果,本文算法能夠獲得更低的總體代價(jià)。

權(quán)重,因子,性能,剩余能量


圖3觀察在不同的權(quán)重因子下選取10個(gè)任務(wù)時(shí)最終的執(zhí)行性能?梢钥吹,當(dāng)剩余能量較為充足時(shí),本文算法會(huì)偏好將任務(wù)在本地執(zhí)行,如任務(wù)4、6、7、8和9,與wi=0.8時(shí)類似。然而,當(dāng)wi=0.2時(shí),算法仍將任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器執(zhí)行,這樣導(dǎo)致了更多的任務(wù)執(zhí)行延時(shí)。當(dāng)移動(dòng)設(shè)備的剩余能量不足時(shí),本文算法會(huì)偏好將任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器上執(zhí)行。然而,對(duì)于wi=0.8時(shí),任務(wù)5和10仍在本地執(zhí)行。wi=0.8表明系統(tǒng)偏好于降低任務(wù)執(zhí)行延時(shí),這表明需要消耗更多能耗。對(duì)于wi=0.5,更多任務(wù)被卸載至邊緣服務(wù)器執(zhí)行,由于此時(shí)本地執(zhí)行能耗比起傳輸時(shí)間將更多。表1進(jìn)一步觀察權(quán)重因子對(duì)移動(dòng)設(shè)備剩余電量的影響,選擇兩個(gè)電池容量為3000mAh的移動(dòng)設(shè)備作為實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。假設(shè)一個(gè)移動(dòng)設(shè)備剩余80%電量,另一個(gè)剩余20%電量。根據(jù)表1,對(duì)于兩個(gè)移動(dòng)設(shè)備,隨著其利用率的增加,本文設(shè)計(jì)的基于剩余能量的權(quán)重因子設(shè)置方法得到的能耗均小于固定權(quán)重因子方法。原因,根據(jù)w′i=wi×r i E ,權(quán)重因子w′i會(huì)隨著利用率的增加而降低,而1- w′i將增加。此外,如果采用隨機(jī)權(quán)重因子,擁有80%剩余能量的移動(dòng)設(shè)備將會(huì)節(jié)省更多能耗,而相反擁有20%剩余能量的移動(dòng)設(shè)備則會(huì)消耗更多能耗,而對(duì)于剩余能量更少的移動(dòng)設(shè)備而言,顯然節(jié)省能耗是更加重要的。


本文編號(hào):2945932

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