任务卸载方法、装置、设备、存储介质及产品与流程

本技术涉及移动边缘计算，尤其涉及一种任务卸载方法、装置、设备、存储介质及产品。

背景技术：

1、伴随着物联网以及人工智能技术的快速发展，智能终端设备以及丰富的个性化应用服务逐渐渗透到家居、交通、医疗、农业等各行各业，在数据流量剧增的5g时代，mec为缓解终端设备业务压力提供了可靠的技术手段。mec通过将计算资源迁移至更靠近用户端的网络边缘侧，以克服核心网络中难以继续提高的端到端的传输延迟，来为用户提供更加高效安全的计算、存储服务。在边缘计算环境中，根据设备类型和移动用户的使用习惯，终端设备有静止和移动两种状态。在便携式设备快速普及的当下，为了能够提供给用户更加高质量、易拓展且人性化的网络服务，用户的移动性需要特别关注。

2、现有的移动边缘计算任务卸载方法未能充分考虑用户移动性，而用户移动性会很大程度地影响任务卸载决策。由于用户的移动性，通信和计算资源的分配状态也将随着时间和空间的变化而变化，导致移动设备任务卸载能耗增加。

技术实现思路

1、本技术实施例通过提供一种任务卸载方法、装置、设备、存储介质及产品，旨在移动边缘计算环境下，考虑用户的移动性以及随着用户移动而发生改变的通信环境，将移动设备的待卸载任务卸载至边缘服务器处理，计算最优卸载方案，以最大程度地节省移动设备能耗。

2、本技术实施例提供了一种任务卸载方法，所述任务卸载方法，包括：

3、根据每个待卸载任务的输入数据量和/或平均计算工作量，确定至少一个鲸鱼，其中，每个鲸鱼表示一种任务卸载顺序；

4、确定所述任务卸载顺序中每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器；

5、根据每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器，确定鲸鱼的卸载能耗；

6、根据每个鲸鱼的卸载能耗确定最优鲸鱼对应的最优任务卸载方案；

7、执行所述最优任务卸载方案。

8、可选地，所述根据每个待卸载任务的输入数据量和/或平均计算工作量，确定至少一个鲸鱼的步骤包括：

9、根据每个待卸载任务的输入数据量或平均计算工作量，确定第一鲸鱼、第二鲸鱼和第三鲸鱼，其中，所述第一鲸鱼对应的任务卸载顺序根据长任务优先规则进行确定，所述第二鲸鱼对应的任务卸载顺序根据短任务优先规则进行确定，所述第三鲸鱼对应的任务卸载顺序根据先来先服务规则进行确定；

10、根据每个待卸载任务的输入数据量和平均计算工作量确定第四鲸鱼，其中，所述第四鲸鱼根据每个待卸载任务的输入数据量和平均计算工作量的比值递减顺序确定；

11、所述任务卸载方法，还包括：

12、对每个待卸载任务随机排序生成至少一个第五鲸鱼；

13、根据所述第一鲸鱼、所述第二鲸鱼、所述第三鲸鱼、所述第四鲸鱼和所述至少一个第五鲸鱼，生成初代鲸鱼种群。

14、可选地，所述根据每个鲸鱼的卸载能耗确定最优鲸鱼对应的最优任务卸载方案的步骤包括：

15、根据每个鲸鱼的卸载能耗确定每个鲸鱼对应的适应度值，并根据每个鲸鱼对应的适应度值，确定当前最优鲸鱼；

16、若当前迭代次数达到预设次数，确定所述当前最优鲸鱼为最优鲸鱼，根据所述最优鲸鱼对应的任务卸载顺序、每个待卸载任务对应的卸载时间段、边缘服务器和卸载能耗，生成所述最优任务卸载方案；

17、若当前迭代次数未达到所述预设次数，确定目标更新模式，基于所述目标更新模式对所述初代鲸鱼种群中的鲸鱼个体位置进行更新，得到更新后的鲸鱼种群，确定更新后的鲸鱼种群中每个鲸鱼对应的任务卸载顺序中，每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器，并根据每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器，确定鲸鱼的卸载能耗，根据每个鲸鱼的卸载能耗确定最优鲸鱼对应的最优任务卸载方案。

18、可选地，所述确定目标更新模式包括：

19、根据最大迭代次数和当前迭代次数，确定概率阈值；

20、根据所述概率阈值从多种更新模式中选择所述目标更新模式，所述更新模式包括气泡网攻击模式、随机搜索模式、共享学习模式或者包围捕食模式。

21、可选地，所述确定所述任务卸载顺序中每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器的步骤包括：

22、确定所述初代鲸鱼种群中每个鲸鱼对应的任务卸载顺序中，每个待卸载任务的最晚开始执行时间；

23、基于每个待卸载任务的最晚开始执行时间，确定每个待卸载任务的卸载时间段；

24、根据每个待卸载任务的卸载时间段从当前所有空闲的边缘服务器中，确定每个待卸载任务对应的最早能执行计算的空闲边缘服务器；

25、根据每个待卸载任务对应的最早能执行计算的空闲边缘服务器，得到每个待卸载任务的边缘服务器。

26、可选地，所述根据每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器，确定鲸鱼的卸载能耗包括：

27、根据每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器，确定每个待卸载任务的卸载能耗；

28、统计所述每个待卸载任务的卸载能耗，得到所述鲸鱼的卸载能耗。

29、此外，为实现上述目的，本技术还提供了一种任务卸载装置，包括：

30、鲸鱼初始化模块，用于根据每个待卸载任务的输入数据量和/或平均计算工作量，确定至少一个鲸鱼，其中，每个鲸鱼表示一种任务卸载顺序；

31、鲸鱼的卸载能耗确定模块，用于确定所述任务卸载顺序中每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器，并根据每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器，确定鲸鱼的卸载能耗；

32、最优任务卸载方案确定模块，用于根据每个鲸鱼的卸载能耗确定最优鲸鱼对应的最优任务卸载方案；

33、执行模块，用于执行所述最优任务卸载方案。

34、此外，为实现上述目的，本技术还提供了一种任务卸载设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的任务卸载程序，所述任务卸载程序被所述处理器执行时实现上述的任务卸载方法的步骤。

35、此外，为实现上述目的，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有任务卸载程序，所述任务卸载程序被处理器执行时实现上述的任务卸载方法的步骤。

36、此外，为实现上述目的，本技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括任务卸载程序，所述任务卸载程序被处理器执行时实现如上文所述的任务卸载方法的步骤。

37、本技术实施例中提供的一种任务卸载方法、装置、设备、存储介质及产品的技术方案，在对初代鲸鱼种群进行初始化时，根据每个待卸载任务的输入数据量和/或平均计算工作量确定至少一个鲸鱼，使得每个鲸鱼表示一种任务卸载顺序，在减小随机定义鲸鱼所带来的盲目性的同时，又能充分保证初代鲸鱼种群的丰富度。接着，确定每个任务卸载顺序中每个待卸载任务对应的卸载时间段和边缘服务器，并根据每个待卸载任务的卸载时间段和边缘服务器确定鲸鱼的卸载能耗，根据每个鲸鱼的卸载能耗确定最优鲸鱼对应的最优任务卸载方案，执行所述最优任务卸载方案，本技术能够充分利用用户位置信息和边缘计算资源，考虑边缘服务器负载情况和变化的通信环境，将待卸载任务卸载至边缘服务器执行，减少移动设备卸载能耗，提高用户卸载体验。