申请/专利权人：燕山大学

申请日：2022-12-29

公开（公告）日：2023-12-15

公开（公告）号：CN116133049B

主分类号：H04W28/08

分类号：H04W28/08;H04W28/086;H04W28/14;H04L41/16;H04W12/02;H04W12/08;H04L67/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.15#授权;2023.06.02#实质审查的生效;2023.05.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于DRL与安全的云边端协同MEC任务卸载策略，包括以下内容：MEC系统架构由本地端，边缘层，云层三部分组成。基于普通用户与VIP用户，考虑任务的安全性，将边缘层划分为私有边缘资源与公有边缘资源，实现普通任务与安全任务的物理隔离。考虑动态MEC环境，提出一种基于DRL与任务安全的云边端协同任务卸载策略。引入马尔可夫到达过程MAP描述任务到达的相关性。针对设备本地端、边缘层、云层分别构建基于MAP的排队模型，并进行稳态分析，求解各类任务的平均时延、实时任务的阻塞率等性能指标。在动态MEC环境下，以最小化系统平均时延为目标，基于DRL理论，利用DDPG算法得到最优任务卸载策略。

主权项：1.一种基于云边端协同任务卸载策略的MEC系统，其特征在于，包括以下内容：MEC系统架构由本地端、边缘层和云层三部分组成，基于普通用户与VIP用户，考虑任务的安全性，将边缘层划分为私有边缘资源与公有边缘资源；在设备本地端，每个设备单元由负载均衡器、发送端口和本地处理器三部分构成；引入虚拟化技术，将系统中的单物理机虚拟化为多台虚拟机，在公有边缘资源中将算力较强的虚拟机划分为簇Ⅰ，将算力有限的虚拟机划分为簇Ⅱ，在私有边缘资源中按照算力不同将虚拟机划分为宏基站与微基站，虚拟机簇Ⅰ与宏基站具有有限容量缓存空间，虚拟机簇Ⅱ与微基站具有无限容量缓存空间；云层由公有云与私有云构成，分别用于处理普通任务与安全任务，考虑到公有云具有较强的服务能力，普通任务在公有云的时延不包含等待时延，即为服务时延，私有云具有无限容量缓存空间，安全任务在私有云的时延由等待时延与服务时延两部分组成；考虑到MEC卸载场景实际上存在动态、随机、时变特性，在该MEC系统中任务流的到达强度随机变化；所述MEC系统中卸载策略如下：1考虑部分用户的特殊业务具有安全需求，将用户划分为普通用户与VIP用户，VIP用户产生安全任务与普通任务，普通用户只产生普通任务，考虑普通任务的时延敏感性，将其划分为实时任务与非实时任务，实时任务具有较高的时延敏感性，非实时任务具有较低的时延敏感性，考虑安全任务的安全等级，将其划分为高安全级别任务与低安全级别任务，两类用户产生的任务均由负载均衡器调度至本地、边缘或云端进行处理，调度至本地计算的任务将在本地处理器缓存中排队等待处理，卸载的任务由发送端口传输至边缘或云端；2普通用户产生的实时任务以概率卸载到公有边缘虚拟机簇Ⅰ处理，公有边缘虚拟机簇Ⅰ以概率在本地执行，VIP用户产生的实时任务以概率卸载到公有边缘虚拟机簇Ⅱ处理，公有边缘虚拟机簇Ⅱ以概率在本地执行，卸载至公有边缘的实时任务，首先进入虚拟机簇Ⅰ缓存队列，若缓存空间中的实时任务数达到接入阈值Hpub，则新到达的实时任务抢占虚拟机簇Ⅱ中非实时任务的虚拟机，被抢占的非实时任务将回到虚拟机簇Ⅱ缓存中队首位置排队等待空闲的虚拟机重新接受服务，若虚拟机簇Ⅰ缓存空间中的实时任务数达到接入阈值Hpub且虚拟机簇Ⅱ中的虚拟机全部被实时任务抢占，则新到达的实时任务将被丢弃，即被系统阻塞，普通用户产生的非实时任务以概率卸载到公有边缘虚拟机簇Ⅱ处理，虚拟机簇Ⅱ以概率卸载到公有云处理，以概率在本地执行，VIP用户产生的非实时任务以概率卸载到公有边缘虚拟机簇Ⅱ处理，以概率卸载到公有云处理，以概率在本地执行，卸载至公有边缘的非实时任务进入虚拟机簇Ⅱ缓存队列接受服务，卸载至公有云的非实时任务经过远距离传输后在公有云虚拟机上接受服务；3VIP用户产生的高安全级别任务以概率卸载到私有边缘宏基站处理，以概率在本地执行，VIP用户产生的低安全级别任务以概率卸载到私有边缘微基站处理，以概率在本地执行，若私有边缘微基站缓存空间中的低安全级别任务数达到接入阈值Hpri，则新到达的低安全级别任务将被进一步卸载至私有云进行处理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 燕山大学 一种基于DRL与安全的云边端协同MEC任务卸载策略

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD