CN107708135B - 一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法 - Google Patents

一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法 Download PDF

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CN107708135B CN201710600370.2A CN201710600370A CN107708135B CN 107708135 B CN107708135 B CN 107708135B CN 201710600370 A CN201710600370 A CN 201710600370A CN 107708135 B CN107708135 B CN 107708135B
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Abstract

本发明涉及一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，该方法基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间分配以及低复杂度次优任务缓存和上传下载时间分配，当移动设备待执行的任务的计算结果已被基站缓存时，移动设备从基站端下载该任务的计算结果，否则，移动设备将该任务上传至基站进行计算，然后从基站下载该任务的计算结果，当多个移动设备上传同一任务至基站时，基站选择信道最好的移动设备实现上传，当多个移动设备下载同一任务的计算结果时，基站用多播的方式发送一次该任务的计算结果，并使信道最差的移动设备恰好成功接收所述计算结果。与现有技术相比，本发明联合优化缓存和上传下载时间，具有节能等优点。

Description

一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术的移动边缘计算领域，尤其是涉及一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法。
背景技术
未来，很多计算密集型和延迟敏感型任务都需要在移动设备上运行，这些任务有巨大的运算量并且需要在很短的时间内完成，如虚拟现实、增强现实、实时在线游戏、实时监控、导航和超高清(UHD)视频流等。而移动设备由于资源有限，不能在很短的时间内执行完任务，且移动设备电量有限，过大的能量消耗使移动设备的待机时间更短。移动边缘计算是满足未来计算密集型和延迟敏感型任务需求的一项关键技术。移动边缘计算又称“雾计算”，它将云所具备的资源移到更接近用户的无线网络边缘(如基站和无线接入点)，其中“云”指数据中心、IP骨干网络和蜂窝核心网络等提供资源的网络。移动边缘计算使移动用户能够在较近的无线接入网边缘得到IT和云计算服务，可降低服务的延迟，提升用户体验质量。
在移动边缘计算***中，当用户们发出的任务请求在空间域中高度集中并且在时间域中异步或同步地重复时，将计算结果存储在更靠近用户的地方(例如基站)以便在未来重复利用，可以大大减少移动设备的计算负载和延迟。Al-Shuwaili和O.Simeone在文章“Optimal resource allocation for mobile edge computing-based augmentedreality applications”中提出了一个资源分配方案，这个方案允许用户共享计算结果，并在延时和功率约束下最小化卸载所产生的总的移动能量消耗。然而,这篇文章仅仅关注了一项计算任务，而且没有考虑缓存计算结果以备将来重复使用。T.X.Tran,P.Pandey,A.Hajisami和D.Pompili在文章“Collaborative multi-bitrate video caching andprocessing in mobile-edge computing networks”中提出了在多用户移动边缘计算***中的协作多比特率视频缓存和处理，从而最小化回程负载，但没有考虑任务执行和计算结果下载的能量损耗。因此，考虑多项任务请求，联合优化缓存和上传下载时间来设计节能的缓存辅助型移动边缘计算***是需要进一步研究的问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，在多任务请求的移动边缘***中联合优化通信、缓存和计算资源从而达到节能目的，可设计节能的缓存辅助型移动边缘计算***。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，该方法基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间的资源分配或低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配；
所述任务缓存和传输优化机制为：
当移动设备待执行的任务的计算结果已被基站缓存时，移动设备从基站端下载该任务的计算结果，当移动设备待执行的任务的计算结果未被基站缓存时，移动设备将该任务上传至基站进行计算，然后从基站下载该任务的计算结果，其中，当多个移动设备上传同一任务至基站时，基站选择信道最好的移动设备实现上传，当多个移动设备下载同一任务的计算结果时，基站用多播的方式发送一次该任务的计算结果，并使得信道最差的移动设备恰好成功接收所述计算结果。
基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间的资源分配具体为：
构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题，求解获得最优分配方案。
所述最优任务缓存和上传下载时间的资源分配具体包括以下步骤：
A1)构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题：
Figure BDA0001356983290000021
Figure BDA0001356983290000022
Figure BDA0001356983290000023
其中，
Figure BDA0001356983290000024
E(c,Tu(X,H),Td(X,H),X,H)为***总能量消耗，
Figure BDA0001356983290000025
cn表示任务n的计算结果在基站的缓存情况，cn＝1表示任务n的计算结果在基站被缓存，cn＝0表示表示任务n的计算结果未被基站缓存，
Figure BDA00013569832900000310
表示***中任务的集合，X表示随机的***任务状态，H表示随机的***信道状态，Tu(X,H)和Td(X,H)分别代表***状态(X,H)下的各任务上传时间向量Tu和各任务下载时间向量Td，Ld,n为任务n计算结果的大小，Ld,n>0，C为基站缓存容量，tu,n为任务n的上传时间，td,n为任务n的下载时间，T为上传下载的总时间限制；
A2)构建拉格朗日松弛问题：
Figure BDA0001356983290000031
Figure BDA0001356983290000032
Figure BDA0001356983290000033
其中，L(c,Tu,Td,λ)为时延保障下的***平均总能耗最小化问题的拉格朗日函数，λ为拉格朗日因子；
A3)构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题的对偶问题：
Figure BDA0001356983290000034
Figure BDA0001356983290000035
A4)迭代求解所述对偶问题，获得最优分配方案。
步骤A1)中，所述***总能量消耗定义为：
Figure BDA0001356983290000036
Figure BDA0001356983290000037
其中，Eu,n(tu,n,X,H)表示在***状态为(X,H)时，移动设备以上传时间tu,n将任务n上传到基站的传输能量损耗，Ee,n(X)表示在基站执行任务n、获得其计算结果的能量消耗，Ed,n(td,n,X,H)表示基站以下载时间td,n发送计算结果所需要的传输能量。
所述Eu,n(tu,n,X,H)定义为
Figure BDA0001356983290000038
其中，Hu,n为所有具有待执行任务n的移动设备与基站之间信道功率的最大值，Lu,n指任务n输入的大小，Lu,n>0，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，函数g(·)定义为：
Figure BDA0001356983290000039
B为带宽，n0为高斯白噪声的方差。
所述Ed,n(td,n,X,H)定义为
Figure BDA0001356983290000041
其中，Hdn为所有具有待执行任务n的移动设备与基站之间信道功率的最小值，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，函数g(·)定义为：
Figure BDA0001356983290000042
B为带宽，n0为高斯白噪声的方差。
所述Ee,n(X)的定义为
Figure BDA0001356983290000043
其中，Fb为基站频率，μ为由服务器的开关电容决定的常数因子，Le,n为任务n的工作负载，即执行任务n所需要的CPU周期数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数。
步骤A4)具体为：
A401)初始化循环次数t＝1和拉格朗日乘数
Figure BDA0001356983290000044
A402)求解λt下的拉格朗日松弛问题：
首先通过求解如下背包问题，得到λt下的最优缓存方案
Figure BDA0001356983290000045
Figure BDA0001356983290000046
Figure BDA00013569832900000412
Figure BDA0001356983290000047
其中，e1,n(X,H,λ)由下式定义：
e1,n(X,H,λ)＝p(X,H)(Eu,n(f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ),X,H)+Ee,n(X))+λf(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)
其中，p(X,H)表示***状态(X,H)出现的概率，f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)由下式定义：
Figure BDA0001356983290000048
其中，W(·)是朗伯函数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，B为带宽，n0为高斯白噪声的方差；
其次，根据以下公式计算λt下的最优上传时间方案
Figure BDA0001356983290000049
和最优下载时间方案
Figure BDA00013569832900000410
Figure BDA00013569832900000411
Figure BDA0001356983290000051
A403)计算g(λt)的次梯度：
Figure BDA0001356983290000052
更新λt+1(X,H)＝max{λt(X,H)+αts(X,H,λt),0}，其中αt＝(1+m)/(t+m)，m是非负常数；
A404)判断是否满足s(X,H,λt)＜ε，ε为设置阈值，若是，则输出此时的
Figure BDA0001356983290000053
Figure BDA0001356983290000054
作为最优分配方案，终止，若否，更新迭代次数t＝t+1，进入步骤A402)。
基于任务缓存和传输优化机制实现低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配具体为：
假定基站不缓存所有待执行任务的结果，得到上传下载时间分配的最优解后重新优化任务缓存分配，在得到一近似任务缓存方案后，根据该近似任务缓存方案重新优化上传下载时间分配方案。
所述低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配包括以下步骤：
B1)假设基站缓存容量C＝0，在每个***状态
Figure BDA0001356983290000055
下构建如下时间分配问题：
Figure BDA0001356983290000056
Figure BDA00013569832900000511
Figure BDA0001356983290000057
其中，En(0,tu,n,td,n,X,H)表示对于任务n的***能量消耗，tu,n为将任务n上传到基站的上传时间，td,n为基站发送任务n的计算结果的下载时间，X表示随机的***任务状态，H表示随机的***信道状态，
Figure BDA00013569832900000512
表示***中任务的集合，T为上传下载的总时间限制；
B2)求解所述时间分配问题，根据以下两个公式，利用二分法得到满足
Figure BDA0001356983290000058
的拉格朗日因子
Figure BDA00013569832900000513
Figure BDA0001356983290000059
Figure BDA00013569832900000510
其中，f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)由下式定义：
Figure BDA0001356983290000061
其中，p(X,H)表示***状态(X,H)出现的概率，W(·)是朗伯函数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，B为带宽，n0为高斯白噪声的方差；
进而确定上传下载时间分配的最优解
Figure BDA0001356983290000062
和
Figure BDA0001356983290000063
Figure BDA0001356983290000064
B3)重新考虑基站缓存，即令C≠0，用贪心算法求得近似任务缓存方案，即求解如下背包问题的近似解
Figure BDA0001356983290000065
Figure BDA0001356983290000066
Figure BDA0001356983290000067
Figure BDA0001356983290000068
其中，cn表示任务n的计算结果在基站的缓存情况，cn＝1表示任务n的计算结果在基站被缓存，cn＝0表示表示任务n的计算结果未被基站缓存，Ld,n为任务n计算结果的大小，Ld,n>0，e1,n(X,H,λ)由下式定义：
e1,n(X,H,λ)＝p(X,H)(Eu,n(f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ),X,H)+Ee,n(X))+λf(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)；
B4)基于所述近似任务缓存方案，利用以下公式获得每个***状态
Figure BDA0001356983290000069
下、近似任务缓存方案
Figure BDA00013569832900000610
下的最优上传下载时间分配方案
Figure BDA00013569832900000611
和
Figure BDA00013569832900000612
Figure BDA00013569832900000613
Figure BDA00013569832900000614
Figure BDA00013569832900000615
与现有技术相比，本发明在多任务请求的移动边缘***中联合优化通信、缓存和计算资源从而达到节能目的，具有以下有益效果：
1、上传和下载机制可以实现节能的效果。对于任意任务，当多个移动设备需要上传该任务至基站计算时，只需由一个移动设备将任务上传至基站，避免重复传输，基站选择拥有最好信道(即最大信道功率)的移动设备来上传，最大程度实现节能效果。当多个移动设备下载该任务的计算结果时，基站用多播的方式发送一次该任务的计算结果，使得所有请求该任务的移动设备成功接收，避免重复传输，可以实现节能的效果。
2、在***计算能力允许的条件下，最优任务缓存和上传下载时间分配方案可以实现最优性能。
3、在***计算能力受限的情况下，低复杂度次优任务缓存和上传下载时间分配方案能够以低复杂度得到较好的方案。
4、在求解最优任务缓存和上传下载时间分配方案的步骤中，求解拉格朗日松弛问题，根据其最优解的次梯度，循环更新拉格朗日乘数，保证了方案的最优性。
5、在求解低复杂度次优任务缓存和上传下载时间分配方案时，先将基站缓存空间设置为零，得到中间变量后再重新考虑基站缓存，很大程度上降低了问题的复杂度。
附图说明
图1为本发明的***模型示意图；
图2为最优任务缓存和上传下载时间分配方案计算流程示意图；
图3为低复杂度次优任务缓存和上传下载时间分配方案计算流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本发明提供一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，该方法基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间的资源分配或低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配。
所提出的任务缓存和传输优化机制具体为：当移动设备待执行的任务的计算结果已被基站缓存时，移动设备从基站端下载该任务的计算结果，当移动设备待执行的任务的计算结果未被基站缓存时，移动设备将该任务上传至基站进行计算，然后从基站下载该任务的计算结果；其中，当多个移动设备上传同一任务至基站时，基站选择信道最好的移动设备实现上传，当多个移动设备下载同一任务的计算结果时，基站用多播的方式发送一次该任务的计算结果，并使得信道最差的移动设备恰好成功接收所述计算结果。
如图1所示的***模型中共有1个基站、5个移动设备和4个任务，基站存有任务1和任务2的计算结果，***中有两种信道状态：优信道和差信道。具体而言，移动设备1和移动设备2都待执行任务1，并且都具有相同的信道，基站已存储任务1的计算结果，基站根据移动设备1和2的信道计算传输速率，并以该传输速率直接将任务1的计算结果用多播的方式发送给移动设备1和移动设备2；只有移动设备3待执行任务2，而基站已存储任务2的计算结果，因此基站直接将任务2的计算结果用单播的方式发送给移动设备3；移动设备4和移动设备5都待执行任务4，由于基站没有存储任务4的计算结果，需要选择一个移动设备将任务4上传至基站，而移动设备4具有最好的信道，因此由移动设备4将任务4上传至基站，之后基站计算任务4，由于移动设备5具有最差的信道，因此基站根据移动设备5的信道计算传输速率，以该速率将任务4的计算结果用多播的方式发送给移动设备4和移动设备5，以保证移动设备4和移动设备5都可以成功接收。
一、基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间的资源分配具体为，构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题，求解获得最优分配方案，如图2所示，包括以下步骤：
A1)构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题：
Figure BDA0001356983290000081
Figure BDA0001356983290000082
Figure BDA0001356983290000083
其中，
Figure BDA0001356983290000084
E(c,Tu(X,H),Td(X,H),X,H)为***总能量消耗，
Figure BDA0001356983290000085
cn表示任务n的计算结果在基站的缓存情况，cn＝1表示任务n的计算结果在基站被缓存，cn＝0表示任务n的计算结果未被基站缓存，
Figure BDA0001356983290000086
表示***中任务的集合，X表示随机的***任务状态，H表示随机的***信道状态，Tu(X,H)和Td(X,H)分别代表***状态(X,H)下的各任务上传时间向量Tu和各任务下载时间向量Td，Ld,n为任务n计算结果的大小，Ld,n>0，C为基站缓存容量，tu,n为任务n的上传时间，td,n为任务n的下载时间，T为上传下载的总时间限制。
所述***总能量消耗定义为：
Figure BDA0001356983290000087
Figure BDA0001356983290000088
其中，Eu,n(tu,n,X,H)表示在***状态为(X,H)时，移动设备以上传时间tu,n将任务n上传到基站的传输能量损耗，Ee,n(X)表示在基站执行任务n、获得其计算结果的能量消耗，Ed,n(td,n,X,H)表示基站以下载时间td,n发送计算结果所需要的传输能量，具体地：
Eu,n(tu,n,X,H)定义为
Figure BDA0001356983290000091
其中，Hu,n为所有具有待执行任务n的移动设备与基站之间信道功率的最大值，Lu,n指任务n输入的大小，Lu,n>0，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，函数g(·)定义为：
Figure BDA0001356983290000092
B为带宽，n0为高斯白噪声的方差。
Ed,n(td,n,X,H)定义为
Figure BDA0001356983290000093
其中，Hdn为所有具有待执行任务n的移动设备与基站之间信道功率的最小值，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，函数g(·)定义为：
Figure BDA0001356983290000094
B为带宽，n0为高斯白噪声的方差。
Ee,n(X)的定义为
Figure BDA0001356983290000095
其中，Fb为基站频率，μ为由服务器的开关电容决定的常数因子，Le,n为任务n的工作负载，即执行任务n所需要的CPU周期数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数。
A2)构建拉格朗日松弛问题：
Figure BDA0001356983290000096
Figure BDA0001356983290000097
Figure BDA0001356983290000098
其中，L(c,Tu,Td,λ)为时延保障下的***平均总能耗最小化问题的拉格朗日函数，λ为拉格朗日因子。
A3)构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题的对偶问题：
Figure BDA0001356983290000101
A4)迭代求解所述对偶问题，获得最优分配方案，初始化循环次数t＝1和拉格朗日乘数
Figure BDA0001356983290000102
A5)求解λt下的拉格朗日松弛问题：
首先通过求解如下背包问题，得到λt下的最优缓存方案
Figure BDA0001356983290000103
Figure BDA0001356983290000104
Figure BDA0001356983290000105
Figure BDA0001356983290000106
其中，e1,n(X,H,λ)由下式定义：
e1,n(X,H,λ)＝p(X,H)(Eu,n(f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ),X,H)+Ee,n(X))+λf(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)
其中，p(X,H)表示***状态(X,H)出现的概率，f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)由下式定义：
Figure BDA0001356983290000107
其中，W(·)是朗伯函数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，B为带宽，n0为高斯白噪声的方差；
其次，根据以下公式计算λt下的最优上传时间方案
Figure BDA0001356983290000108
和最优下载时间方案
Figure BDA0001356983290000109
Figure BDA00013569832900001010
Figure BDA00013569832900001011
A6)计算g(λt)的次梯度：
Figure BDA00013569832900001012
更新λt+1(X,H)＝max{λt(X,H)+αts(X,H,λt),0}，其中αt＝(1+m)/(t+m)，m是非负常数。
A7)判断是否满足s(X,H,λt)＜ε，ε为设置阈值，若是，则输出此时的
Figure BDA00013569832900001013
Figure BDA00013569832900001014
和
Figure BDA00013569832900001015
作为最优分配方案，终止，若否，更新迭代次数t＝t+1，进入步骤A5)。
二、基于任务缓存和传输优化机制实现低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配具体为，假定基站不缓存所有待执行任务的结果，得到上传下载时间分配的最优解后重新优化任务缓存分配，在得到一近似任务缓存方案后，根据该近似任务缓存方案重新优化上传下载时间分配方案，如图3所示，包括以下步骤：
B1)假设基站缓存容量C＝0，在每个***状态
Figure BDA0001356983290000111
下构建如下时间分配问题：
Figure BDA0001356983290000112
Figure BDA0001356983290000113
Figure BDA0001356983290000114
B2)求解所述时间分配问题，根据以下两个公式，利用二分法得到满足
Figure BDA0001356983290000115
的拉格朗日因子
Figure BDA0001356983290000116
Figure BDA0001356983290000117
Figure BDA0001356983290000118
进而确定上传下载时间分配的最优解
Figure BDA0001356983290000119
和
Figure BDA00013569832900001110
Figure BDA00013569832900001111
B3)重新考虑基站缓存，即令C≠0，用贪心算法求得近似任务缓存方案，即求解如下背包问题的近似解
Figure BDA00013569832900001112
Figure BDA00013569832900001113
B4)基于所述近似任务缓存方案，利用以下公式获得每个***状态
Figure BDA00013569832900001114
下、近似任务缓存方案
Figure BDA00013569832900001115
下的最优上传下载时间分配方案
Figure BDA00013569832900001116
和
Figure BDA00013569832900001117
Figure BDA00013569832900001118
Figure BDA00013569832900001119
Figure BDA00013569832900001120
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，其特征在于，该方法基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间的资源分配或低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配；
所述任务缓存和传输优化机制为：
当移动设备待执行的任务的计算结果已被基站缓存时，移动设备从基站端下载该任务的计算结果，当移动设备待执行的任务的计算结果未被基站缓存时，移动设备将该任务上传至基站进行计算，然后从基站下载该任务的计算结果，其中，当多个移动设备上传同一任务至基站时，基站选择信道最好的移动设备实现上传，当多个移动设备下载同一任务的计算结果时，基站用多播的方式发送一次该任务的计算结果，并使得信道最差的移动设备恰好成功接收所述计算结果；
基于任务缓存和传输优化机制实现最优任务缓存和上传下载时间的资源分配具体为：构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题，求解获得最优分配方案；
所述最优任务缓存和上传下载时间的资源分配包括以下步骤：
A1)构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题：
Figure FDA0002713251450000011
其中，
Figure FDA0002713251450000012
E(c,Tu(X,H),Td(X,H),X,H)为***总能量消耗，
Figure FDA0002713251450000013
cn表示任务n的计算结果在基站的缓存情况，cn＝1表示任务n的计算结果在基站被缓存，cn＝0表示任务n的计算结果未被基站缓存，
Figure FDA0002713251450000014
表示***中任务的集合，X表示随机的***任务状态，H表示随机的***信道状态，Tu(X,H)和Td(X,H)分别代表***状态(X,H)下的各任务上传时间向量Tu和各任务下载时间向量Td，Ld,n为任务n计算结果的大小，Ld,n>0，C为基站缓存容量，tu,n为任务n的上传时间，td,n为任务n的下载时间，T为上传下载的总时间限制；
A2)构建拉格朗日松弛问题：
Figure FDA0002713251450000016
Figure FDA0002713251450000021
其中，L(c,Tu,Td,λ)为时延保障下的***平均总能耗最小化问题的拉格朗日函数，λ为拉格朗日因子；
A3)构建时延保障下的***平均总能耗最小化问题的对偶问题：
Figure FDA0002713251450000022
Figure FDA00027132514500000210
A4)迭代求解所述对偶问题，获得最优分配方案；
基于任务缓存和传输优化机制实现低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配具体为：
假定基站不缓存所有待执行任务的结果，得到上传下载时间分配的最优解后重新优化任务缓存分配，在得到一近似任务缓存方案后，根据该近似任务缓存方案重新优化上传下载时间分配方案；
所述低复杂度次优任务缓存和上传下载时间的资源分配包括以下步骤：
B1)假设基站缓存容量C＝0，在每个***状态
Figure FDA0002713251450000023
下构建如下时间分配问题：
Figure FDA0002713251450000024
其中，En(0,tu,n,td,n,X,H)表示对于任务n的***能量消耗，tu,n为将任务n上传到基站的上传时间，td,n为基站发送任务n的计算结果的下载时间，X表示随机的***任务状态，H表示随机的***信道状态，
Figure FDA0002713251450000029
表示***中任务的集合，T为上传下载的总时间限制；
B2)求解所述时间分配问题，根据以下两个公式，利用二分法得到满足
Figure FDA0002713251450000025
的拉格朗日因子
Figure FDA0002713251450000026
Figure FDA0002713251450000027
Figure FDA0002713251450000028
其中，f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)由下式定义：
Figure FDA0002713251450000031
其中，p(X,H)表示***状态(X,H)出现的概率，W(·)是朗伯函数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，B为带宽，n0为高斯白噪声的方差；
进而确定上传下载时间分配的最优解
Figure FDA0002713251450000032
和
Figure FDA0002713251450000033
Figure FDA0002713251450000034
B3)重新考虑基站缓存，即令C≠0，用贪心算法求得近似任务缓存方案，即求解如下背包问题的近似解
Figure FDA0002713251450000035
Figure FDA0002713251450000036
其中，cn表示任务n的计算结果在基站的缓存情况，cn＝1表示任务n的计算结果在基站被缓存，cn＝0表示任务n的计算结果未被基站缓存，Ld,n为任务n计算结果的大小，Ld,n>0，e1,n(X,H,λ)由下式定义：
e1,n(X,H,λ)＝p(X,H)(Eu,n(f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ),X,H)+Ee,n(X))+λf(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)；
B4)基于所述近似任务缓存方案，利用以下公式获得每个***状态
Figure FDA0002713251450000037
下、近似任务缓存方案
Figure FDA0002713251450000038
下的最优上传下载时间分配方案
Figure FDA0002713251450000039
和
Figure FDA00027132514500000310
Figure FDA00027132514500000311
Figure FDA00027132514500000312
Figure FDA00027132514500000313
2.根据权利要求1所述的适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，其特征在于，步骤A1)中，所述***总能量消耗定义为：
Figure FDA00027132514500000314
Figure FDA00027132514500000315
其中，Eu,n(tu,n,X,H)表示在***状态为(X,H)时，移动设备以上传时间tu,n将任务n上传到基站的传输能量损耗，Ee,n(X)表示在基站执行任务n、获得其计算结果的能量消耗，Ed,n(td,n,X,H)表示基站以下载时间td,n发送计算结果所需要的传输能量。
3.根据权利要求2所述的适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，其特征在于，所述Eu,n(tu,n,X,H)定义为
Figure FDA0002713251450000041
其中，Hu,n为所有具有待执行任务n的移动设备与基站之间信道功率的最大值，Lu,n指任务n输入的大小，Lu,n>0，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，函数g(·)定义为：
Figure FDA0002713251450000042
B为带宽，n0为高斯白噪声的方差。
4.根据权利要求2所述的适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，其特征在于，所述Ed,n(td,n,X,H)定义为
Figure FDA0002713251450000043
其中，Hd,n为所有具有待执行任务n的移动设备与基站之间信道功率的最小值，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，函数g(·)定义为：
Figure FDA0002713251450000044
B为带宽，n0为高斯白噪声的方差。
5.根据权利要求2所述的适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，其特征在于，所述Ee,n(X)的定义为
Figure FDA0002713251450000045
其中，Fb为基站频率，μ为由服务器的开关电容决定的常数因子，Le,n为任务n的工作负载，即执行任务n所需要的CPU周期数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数。
6.根据权利要求2所述的适用于移动边缘计算场景的资源分配方法，其特征在于，步骤A4)具体为：
A401)初始化循环次数t＝1和拉格朗日乘数
Figure FDA0002713251450000046
A402)求解λt下的拉格朗日松弛问题：
首先通过求解如下背包问题，得到λt下的最优缓存方案
Figure FDA0002713251450000047
Figure FDA0002713251450000048
Figure FDA0002713251450000049
Figure FDA0002713251450000051
其中，e1,n(X,H,λ)由下式定义：
e1,n(X,H,λ)＝p(X,H)(Eu,n(f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ),X,H)+Ee,n(X))+λf(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)
其中，p(X,H)表示***状态(X,H)出现的概率，f(X,H,Lu,n,Hu,n,λ)由下式定义：
Figure FDA0002713251450000052
其中，W(·)是朗伯函数，Kn(X)为具有待执行任务n的移动设备的总数，B为带宽，n0为高斯白噪声的方差；
其次，根据以下公式计算λt下的最优上传时间方案
Figure FDA0002713251450000053
和最优下载时间方案
Figure FDA0002713251450000054
Figure FDA0002713251450000055
Figure FDA0002713251450000056
A403)计算g(λt)的次梯度：
Figure FDA0002713251450000057
更新λt+1(X,H)＝max{λt(X,H)+αts(X,H,λt),0}，其中αt＝(1+m)/(t+m)，m是非负常数；
A404)判断是否满足s(X,H,λt)＜ε，ε为设置阈值，若是，则输出此时的
Figure FDA0002713251450000058
Figure FDA0002713251450000059
和
Figure FDA00027132514500000510
作为最优分配方案，终止，若否，更新迭代次数t＝t+1，进入步骤A402)。
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