CN112995289A - 一种基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法 - Google Patents

一种基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法 Download PDF

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Abstract

一种基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法，属于车联网领域，将计算任务切分成小的有依赖关系且可并行处理的子任务，提出相应的时延与能耗模型。构建了车联网计算任务卸载的约束多目标优化模型，使用非支配排序遗传策略(NSGS)来优化目标函数,对于车联网中计算任务卸载问题提出新的非支配关系与约束。此外，进行了一系列的实验，并与其他的卸载方法进行了比较。实验结果证明了本发明提出使用非支配排序遗传策略解决计算任务卸载的时延与能耗问题，与其他的卸载方法相比有更好的性能，具有一定的实用价值。

Description

一种基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载 调度方法
技术领域
本发明属于车联网领域，具体涉及一种基于非支配排序遗传策略的多目标计算任务卸载调度方法。
背景技术
近几年来，智能交通***和自动驾驶技术不断地发展，出现了各种吸引人的应用。使得车联网得到了大家的广泛关注。大量计算密集型和延迟敏感型应用提高了对车辆计算和存储容量的要求，但是受到物理空间和经济成本的限制，车辆计算资源和能耗有限很难满足应用的需求。
移动边缘计算(MEC)技术是近些年来发展的一项十分有前途的技术，在移动边缘计算中，车辆网可以使用基站或者路边单元(road side unit,RSU)来对车辆进行服务，可以将边缘服务器部署在离车辆更近的基站或者路边单元，这就使得车辆与服务器之间距离变得很短，使得车辆可以将计算任务卸载到边缘服务器上，这就减少了处理计算任务的时延和能耗。计算任务卸载作为边缘计算的关键技术之一，通过在车辆MEC网络中对车辆进行计算任务卸载，可以实现更多计算密集型和延迟敏感型的应用。
发明内容
为了解决卸载计算任务受MEC服务器资源限制的问题，将车辆计算任务切分成小的有依赖关系的子任务，切分后的子任务可并行处理，构建了车联网计算任务卸载的约束多目标优化模型，并提出非支配排序遗传策略(nondominated sorting geneticstrategy,NSGS)来优化目标函数,特定于车联网中计算任务卸载问题提出新的非支配关系与约束，使得车辆计算任务可以同时在车辆和边缘服务器上同时处理，缩减了计算任务处理所需要的时长与能耗。此外，经过一系列的实验，同时与其他的卸载方法进行了相应地比较，来证明所提出算法的有效性。实验结果证明了本发明提出的算法有更好的性能。
本发明的基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法，主要包括如下步骤：
第1、车联网***模型的构建：
第1.1、对车联网***的通用名词进行定义；
第1.2、建立通信模型；
第1.3、建立计算时延模型；
第1.4、建立计算能耗模型；
第2、车联网任务卸载策略的构建：
第2.1、计算任务节点的调度约束；
第2.2、根据目标函数构建问题模型；
第3、NSGS算法的设计：
第3.1、根据遗传算法，设计车辆种群并进行初始化；
第3.2、设定约束条件；
第3.3、使用快速非支配排序方法对个体进行排序；
第3.4、计算拥挤度；
第3.5、设计交叉和变异策略；
第3.6、设计种群更新策略。
进一步的，步骤第1.1中对车联网***的通用名词进行定义，即一条道路上有M＝{1,2,3,...,m}个车辆，N＝{1,2,3,...,n}个信道,K＝{1,2,3,...,k}个边缘服务器。车辆在一个时间段最多只能连接一个信道，同时约束每辆车只能选择一个MEC服务器执行任务。将每辆车的计算任务分割成互相依赖的若干个子任务，这些子任务可以卸载到边缘服务器进行处理，但是有些任务必须在本地执行，例如车辆GPS获取车辆的位置。所以约束车辆第一个子任务与最后一个子任务将在本地执行。本发明提出使用有向无环图Dm＝(Vm,Rm)代表车辆的计算任务，其中
Figure BDA0002934969650000021
表示车辆m的所有子任务集合，使用
Figure BDA0002934969650000022
来表示车辆m的子任务
Figure BDA0002934969650000023
和
Figure BDA0002934969650000024
之间的依赖关系，这两个子任务是邻居节点，当子任务
Figure BDA0002934969650000025
是
Figure BDA0002934969650000026
的直接父节点时，
Figure BDA0002934969650000027
必须在
Figure BDA0002934969650000028
之前完成。当这两个子任务一个在本地卸载而另一个在边缘服务器卸载时会产生额外的通信代价。每一个车辆m的子任务节点用
Figure BDA0002934969650000029
表示。
Figure BDA00029349696500000210
表示车辆m的子任务节点i的数据大小，
Figure BDA00029349696500000211
表示车辆m的子任务节点i在本地进行任务卸载时消耗的CPU资源，
Figure BDA00029349696500000212
表示车辆m的子任务节点i在边缘服务器进行任务卸载时消耗的CPU资源。
Figure BDA00029349696500000213
表示一个决策因子，当决策因子等于1时表示子任务i在边缘服务器进行卸载，当决策因子等于0时表示子任务i在本地服务器进行卸载；
步骤第1.2中建立通信模型的方法如下，将车辆计算任务切分成子任务可提高任务卸载的并行能力，将车辆的任务节点化为
Figure BDA00029349696500000214
与
Figure BDA00029349696500000215
两个不相交的集合，分别表示在本地卸载与在边缘服务器卸载的任务集合。使用
Figure BDA00029349696500000216
表示有向无环图中被划分了的边的集合。根据香农公式可以得到传输速率
Figure BDA0002934969650000031
Figure BDA0002934969650000032
上式中，参数Bn代表上传信道n的带宽，参数Pm表示车载设备m的发送功率，参数
Figure BDA0002934969650000033
表示车辆与RSU之间的路径损耗，参数δ表示路径损耗因子，参数h表示上传链路的信道衰落因子，参数N0表示高斯白噪声功率。
从而得到车辆m通过信道n的额外传输延迟
Figure BDA0002934969650000034
Figure BDA0002934969650000035
上式中，
Figure BDA0002934969650000036
表示本地卸载子任务节点
Figure BDA0002934969650000037
输入到边缘服务器卸载子任务节点
Figure BDA0002934969650000038
的数据大小；
步骤第1.3中建立计算时延模型的方法如下：使用Tm表示车辆m进行计算任务卸载时的时延，Tm由三个部分组成：1)任务节点在本地服务器进行任务卸载时的延迟
Figure BDA0002934969650000039
2)任务节点在边缘服务器进行任务卸载时的延迟
Figure BDA00029349696500000310
3)有依赖关系的两个任务节点
Figure BDA00029349696500000311
与
Figure BDA00029349696500000312
之间的额外传输延迟
Figure BDA00029349696500000313
车辆m子任务节点i在本地进行任务卸载时的延迟
Figure BDA00029349696500000314
可表示为：
Figure BDA00029349696500000315
上式中
Figure BDA00029349696500000316
表示车辆m的本地计算能力(每秒CPU的圈数)。
车辆m子任务节点i在边缘服务器进行任务卸载时的延迟
Figure BDA00029349696500000317
可表示为：
Figure BDA00029349696500000318
上式中fk表示边缘服务器k的计算能力。
当车辆的两个子任务邻居节点在两个不同的地方进行卸载，即
Figure BDA00029349696500000319
则会产生额外的传输延迟。
由于本发明考虑到计算任务的并行处理，所以总时延Tm并不是三部分的简单相加。将车辆一部分的计算任务卸载到边缘处理器去进行处理可以达到并行处理任务，从而减小时延与能耗。
使用
Figure BDA0002934969650000041
表示节点i的开始时间，
Figure BDA0002934969650000042
表示节点i的结束时间，
Figure BDA0002934969650000043
表示子任务节点i的执行时间。由此，得到公式：
Figure BDA0002934969650000044
因为车辆m的子任务节点i既可以在本地执行，又可以在边缘服务器执行，所以得到：
Figure BDA0002934969650000045
车辆m的节点i的开始时间
Figure BDA0002934969650000046
主要取决于它的前置节点的完成时间。
Figure BDA0002934969650000047
的计算公式如下：
Figure BDA0002934969650000048
当车辆m的子任务节点i是第一个卸载任务，那么开始时间
Figure BDA0002934969650000049
上式中
Figure BDA00029349696500000410
是节点
Figure BDA00029349696500000412
的直接前置节点集合。
Figure BDA00029349696500000413
可按下式表示：
Figure BDA00029349696500000414
由上述可知，车辆m的总的计算卸载任务时间是最后一个任务的结束时间，其中v是最后一个任务节点。即：
Figure BDA00029349696500000415
步骤第1.4中建立计算能耗模型的方法如下：Em来车辆m进行计算任务卸载时的能量消耗，Em由两个部分组成：1)车辆m的所有子任务节点的计算任务卸载能耗
Figure BDA00029349696500000416
2)有向无环图中被切割边之间的数据传输产生的能耗
Figure BDA00029349696500000417
不考虑数据传输回车辆的能量消耗。
车辆m所有子任务节点的计算任务卸载能耗
Figure BDA00029349696500000418
可表示为：
Figure BDA00029349696500000419
上式中μ表示本地服务器中每个CPU的能耗系数。i表示车辆的所有子任务中的任意一个子任务节点。
在相关联节点数据传输能耗问题上只考虑从车辆将任务卸载到边缘服务器时的能耗，则相关联节点数据传输能量消耗
Figure BDA0002934969650000051
可表示为：
Figure BDA0002934969650000052
综上所述，可以得到车辆m总的能量消耗为：
Figure BDA0002934969650000053
进一步的，步骤第2.1中计算任务节点的调度约束，实现方法如下，根据(9)和(12)给出的目标函数，子任务节点需要满足以下约束：
1)执行优先级约束：
当车辆m的子任务节点
Figure BDA0002934969650000054
为
Figure BDA0002934969650000055
的直接父节点则子任务节点
Figure BDA0002934969650000056
的执行优先级要比
Figure BDA0002934969650000057
高，计算子任务节点的优先级的方法是，从车辆m的最后一个子任务节点
Figure BDA0002934969650000058
遍历有向无环图来递归计算每一个子任务节点的优先级；
2)卸载截止期限约束：
卸载截止期限是指车辆m的最后一个子任务节点的完成时间不能超过整个计算任务卸载的时间；
3)完成卸载约束：
车辆m的每一个子任务节点都必须在其所有前驱子任务节点全部完成之后才能进行本身任务的卸载，子任务节点的开始卸载时间不能早于其前驱节点的结束时间。当子任务节点与其前驱节点不在同一个位置进行卸载还需要进行计算两个节点的传输时间。
步骤第2.2中建立目标函数优化问题模型的方法如下：车辆m的卸载延迟主要涉及到的是车辆计算任务卸载的时间延迟与车辆传输通信延迟，车辆的平均延迟可以表示为：
Figure BDA0002934969650000059
上式中ηm,n,k∈{0，1}，如果车辆m通过信道n将计算任务卸载到边缘服务器k上，则ηm,n,k＝1，如果没有则ηm,n,k＝0。
车辆m的能量消耗主要涉及到的是本地进行卸载时的能量消耗与通过信道的能量消耗，车辆的平均消耗可以表示为：
Figure BDA0002934969650000061
把优化延迟与能耗的问题看作是一个约束多目标优化问题(CMOP),优化函数主要是由时延函数与能耗函数组成。优化目标就是最小化平均时延与平均能耗，优化策略可以表示为满足优化目标的情况下符合以下六个约束：约束C1为车辆m的任务节点只能在一处卸载，要么是本地卸载要么是边缘服务器卸载；约束C2为车辆m有没有通过信道n连接到边缘服务器k上；约束C3为一辆车在一次选择时只可以连接一个信道；约束C4为当节点
Figure BDA0002934969650000062
是节点
Figure BDA0002934969650000063
的直接父节点时；约束C5为车辆m的最后一个子任务节点的完成时间不能超过整个计算任务卸载的时间；约束C6为子任务节点的开始卸载时间不能早于其前驱节点的结束时间。
进一步的，步骤第3.1中初始化种群的方法为：染色体中的基因对应一辆车，基因数则表示车辆的总数量。车辆m由v个计算任务组成，染色体中的基因值可以表示为value∈{0,1,2,...,2v-1}。基因的值可以将value转换为二进制表示车辆m的计算任务卸载决策；
步骤第3.2所述设定约束条件如下：
CON表示约束违规程度，
Figure BDA0002934969650000064
是任务节点i的执行优先级约束违规程度，
Figure BDA0002934969650000065
是任务节点i的卸载截止期限约束违规程度，
Figure BDA0002934969650000066
是任务节点i的完成卸载约束违规程度。
步骤第3.3所述使用快速非支配排序算法如下，计算种群P中每个个体p的两个参数np(种群中支配个体p的个体数目)和Sp(种群中被个体p支配的个体集合)。
1)找出种群中所有np＝0的个体，保存在集合F1中(也就是第一层)。
2)对F1中的每个个体p，其所支配的个体集合为Sp，遍历Sp中每个个体l，nl＝nl-1,若nl＝0，将l保存在集合F2中(第二层)。
3)以F2为当前集合，重复步骤2)，直到整个种群被分层；
步骤第3.4所述拥挤度的计算方法的描述如下：
Figure BDA0002934969650000067
上式中nd,i表示解i的拥挤度，
Figure BDA0002934969650000068
表示平均延迟函数，
Figure BDA0002934969650000069
表示平均能耗函数。
Figure BDA00029349696500000610
与
Figure BDA00029349696500000611
表示平均延迟函数中的最大值与最小值，
Figure BDA00029349696500000612
与
Figure BDA00029349696500000613
表示平均能耗函数中的最大值与最小值。同时，对于排序后两个边界的拥挤度置为∞。当两个解的支配等级相同时，选择拥挤度大的解；
步骤第3.5所述交叉和变异算法的描述如下：
交叉概率CP通常设置为1.5；变异概率MP计算公式如下：
Figure BDA0002934969650000071
上式中，mp表示初始化时给定的变异概率值，n表示当前迭代次数，N表示最大迭代次数。
进行交叉操作按如下公式进行：
Figure BDA0002934969650000072
上式中，x1和x2表示父代染色体中p1和p2的交叉基因值，x1'和x'2表示子代染色体中c1和c2交叉后的基因值，同时基因位置与其对应的父代相同，α∈[0,1]是一个随机变量。
进行变异操作按如下公式进行：
x'm,i＝2v-1-xm,i (18)
上式中，xm,i表示染色体m上的第i个基因值，x'm,i表示经过变异后生成的子代；
步骤第3.6所述种群更新方法的描述如下：
经过自适应交叉和变异操作后得到新的子代种群，接着计算新的子代种群的目标函数值和约束违规程度，采用锦标赛算法将父代种群与子代种群合成新的种群，使用快速非支配排序方法对新的种群进行排序，计算每个个体的拥挤度，通过比较非支配等级与拥挤度来进行排序，得到最优的染色体保留生成下一代。迭代终止后，将Pareto最优前沿的解转换成二进制表示为最佳计算卸载策略。否则，返回初始化种群操作，不断迭代直至满足迭代的终止条件为止。
本发明的优点和积极效果：
本发明主要设计了基于非支配排序遗传策略的多目标计算任务卸载调度方法，在该方法中，主要研究了MEC服务器的有限资源限制了对车辆计算任务的卸载，影响了处理计算任务的时延与能耗等问题。由于MEC服务器的资源有限，所以将车辆计算任务切分成可并行执行的子任务，一部分在本地处理，一部分卸载到MEC服务器。提出使用非支配排序遗传策略解决解决计算任务卸载的时延与能耗问题。与其他的卸载方法进行了相比，本发明提出的算法有更好的性能，具有一定的实用价值。
附图说明
图1是并行处理示意图；
图2是车辆密度和平均时延的关系图；
图3是车辆密度和平均能耗的关系图；
图4是子任务数量和平均时延的关系图；
图5是非支配排序遗传策略的多目标计算任务卸载调度方法的流程图。
具体实施方式
参见附图5，本发明基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法，主要包括如下步骤：
第1、车联网***模型的构建：
第1.1、对车联网***的通用名词进行定义；
第1.2、建立通信模型；
第1.3、建立计算时延模型；
第1.4、建立计算能耗模型；
第2、车联网任务卸载策略的构建：
第2.1、计算任务节点的调度约束；
第2.2、根据目标函数构建问题模型；
第3、NSGS算法的设计：
第3.1、根据遗传算法，设计车辆种群并进行初始化；
第3.2、设定约束条件；
第3.3、使用快速非支配排序方法对个体进行排序；
第3.4、计算拥挤度；
第3.5、设计交叉和变异策略；
第3.6、设计种群更新策略。
本发明步骤第1.1中对车联网***的通用名词进行定义，即一条道路上有M＝{1,2,3,...,m}个车辆，N＝{1,2,3,...,n}个信道,K＝{1,2,3,...,k}个边缘服务器。车辆在一个时间段最多只能连接一个信道，同时约束每辆车只能选择一个MEC服务器执行任务。将每辆车的计算任务分割成互相依赖的若干个子任务，这些子任务可以卸载到边缘服务器进行处理，但是有些任务必须在本地执行，例如车辆GPS获取车辆的位置。所以约束车辆第一个子任务与最后一个子任务将在本地执行。本发明提出使用有向无环图Dm＝(Vm,Rm)代表车辆的计算任务，其中
Figure BDA0002934969650000091
表示车辆m的所有子任务集合，使用
Figure BDA0002934969650000092
来表示车辆m的子任务
Figure BDA0002934969650000093
和
Figure BDA0002934969650000094
之间的依赖关系，这两个子任务是邻居节点，当子任务
Figure BDA0002934969650000095
是
Figure BDA0002934969650000096
的直接父节点时，
Figure BDA0002934969650000097
必须在
Figure BDA0002934969650000098
之前完成。当这两个子任务一个在本地卸载而另一个在边缘服务器卸载时会产生额外的通信代价。每一个车辆m的子任务节点用
Figure BDA0002934969650000099
表示。
Figure BDA00029349696500000910
表示车辆m的子任务节点i的数据大小，
Figure BDA00029349696500000911
表示车辆m的子任务节点i在本地进行任务卸载时消耗的CPU资源，
Figure BDA00029349696500000912
表示车辆m的子任务节点i在边缘服务器进行任务卸载时消耗的CPU资源。
Figure BDA00029349696500000913
表示一个决策因子，当决策因子等于1时表示子任务i在边缘服务器进行卸载，当决策因子等于0时表示子任务i在本地服务器进行卸载；
步骤第1.2中建立通信模型的方法如下，将车辆计算任务切分成子任务可提高任务卸载的并行能力，将车辆的任务节点化为
Figure BDA00029349696500000914
与
Figure BDA00029349696500000915
两个不相交的集合，分别表示在本地卸载与在边缘服务器卸载的任务集合。本发明使用
Figure BDA00029349696500000916
表示有向无环图中被划分了的边的集合。根据香农公式可以得到传输速率
Figure BDA00029349696500000917
Figure BDA00029349696500000918
上式中，参数Bn代表上传信道n的带宽，参数Pm表示车载设备m的发送功率，参数
Figure BDA00029349696500000919
表示车辆与RSU之间的路径损耗，参数δ表示路径损耗因子，参数h表示上传链路的信道衰落因子，参数N0表示高斯白噪声功率。
从而可以得到车辆m通过信道n的额外传输延迟
Figure BDA00029349696500000920
Figure BDA00029349696500000921
上式中，
Figure BDA00029349696500000922
表示本地卸载子任务节点
Figure BDA00029349696500000923
输入到边缘服务器卸载子任务节点
Figure BDA00029349696500000924
的数据大小；
步骤第1.3中建立计算时延模型的方法如下：本发明中，使用Tm表示车辆m进行计算任务卸载时的时延，Tm由三个部分组成：1)任务节点在本地服务器进行任务卸载时的延迟
Figure BDA00029349696500000925
2)任务节点在边缘服务器进行任务卸载时的延迟
Figure BDA00029349696500000926
3)有依赖关系的两个任务节点
Figure BDA00029349696500000927
与
Figure BDA0002934969650000101
之间的额外传输延迟
Figure BDA0002934969650000102
车辆m子任务节点i在本地进行任务卸载时的延迟
Figure BDA0002934969650000103
可表示为：
Figure BDA0002934969650000104
上式中
Figure BDA0002934969650000105
表示车辆m的本地计算能力(每秒CPU的圈数)。
车辆m子任务节点i在边缘服务器进行任务卸载时的延迟
Figure BDA0002934969650000106
可表示为：
Figure BDA0002934969650000107
上式中fk表示边缘服务器k的计算能力。
当车辆的两个子任务邻居节点在两个不同的地方进行卸载，即
Figure BDA0002934969650000108
则会产生额外的传输延迟。
由于本发明考虑到计算任务的并行处理，所以总时延Tm并不是三部分的简单相加。将车辆一部分的计算任务卸载到边缘处理器去进行处理可以达到并行处理任务，从而减小时延与能耗。
本发明中使用
Figure BDA0002934969650000109
表示节点i的开始时间，
Figure BDA00029349696500001010
表示节点i的结束时间，
Figure BDA00029349696500001011
表示子任务节点i的执行时间。由此，可以得到公式：
Figure BDA00029349696500001012
因为车辆m的子任务节点i既可以在本地执行，又可以在边缘服务器执行，所以得到：
Figure BDA00029349696500001013
车辆m的节点i的开始时间
Figure BDA00029349696500001014
主要取决于它的前置节点的完成时间。
Figure BDA00029349696500001015
的计算公式如下：
Figure BDA00029349696500001016
当车辆m的子任务节点i是第一个卸载任务，那么开始时间
Figure BDA00029349696500001017
上式中
Figure BDA00029349696500001018
是节点
Figure BDA00029349696500001019
的直接前置节点集合。
Figure BDA00029349696500001020
可按下式表示：
Figure BDA0002934969650000111
由上述可知，车辆m的总的计算卸载任务时间是最后一个任务的结束时间，其中v是最后一个任务节点。即：
Figure BDA0002934969650000112
步骤第1.4中建立计算能耗模型的方法如下：Em来车辆m进行计算任务卸载时的能量消耗，Em由两个部分组成：1)车辆m的所有子任务节点的计算任务卸载能耗
Figure BDA0002934969650000113
2)有向无环图中被切割边之间的数据传输产生的能耗
Figure BDA0002934969650000114
在本发明中不考虑数据传输回车辆的能量消耗。
车辆m所有子任务节点的计算任务卸载能耗
Figure BDA0002934969650000115
可表示为：
Figure BDA0002934969650000116
上式中μ表示本地服务器中每个CPU的能耗系数。i表示车辆的所有子任务中的任意一个子任务节点。
本发明中在相关联节点数据传输能耗问题上只考虑从车辆将任务卸载到边缘服务器时的能耗，则相关联节点数据传输能量消耗
Figure BDA0002934969650000117
可表示为：
Figure BDA0002934969650000118
综上所述，可以得到车辆m总的能量消耗为：
Figure BDA0002934969650000119
本发明步骤第2.1中计算任务节点的调度约束，实现方法如下，根据(9)和(12)给出的目标函数，子任务节点需要满足以下约束：
1)执行优先级约束：
当车辆m的子任务节点
Figure BDA00029349696500001110
为
Figure BDA00029349696500001111
的直接父节点则子任务节点
Figure BDA00029349696500001112
的执行优先级要比
Figure BDA00029349696500001113
高，计算子任务节点的优先级的方法是，从车辆m的最后一个子任务节点
Figure BDA00029349696500001114
遍历有向无环图来递归计算每一个子任务节点的优先级；
2)卸载截止期限约束：
卸载截止期限是指车辆m的最后一个子任务节点的完成时间不能超过整个计算任务卸载的时间；
3)完成卸载约束：
车辆m的每一个子任务节点都必须在其所有前驱子任务节点全部完成之后才能进行本身任务的卸载，子任务节点的开始卸载时间不能早于其前驱节点的结束时间。当子任务节点与其前驱节点不在同一个位置进行卸载还需要进行计算两个节点的传输时间。
步骤第2.2中建立目标函数优化问题模型的方法如下：本发明中车辆m的卸载延迟主要涉及到的是车辆计算任务卸载的时间延迟与车辆传输通信延迟，车辆的平均延迟可以表示为：
Figure BDA0002934969650000121
上式中ηm,n,k∈{0，1}，如果车辆m通过信道n将计算任务卸载到边缘服务器k上，则ηm,n,k＝1，如果没有则ηm,n,k＝0，
Figure BDA0002934969650000122
是车辆m的最后一个子任务节点的前一个任务节点的集合，p是
Figure BDA0002934969650000123
中任意一个任务节点；
本发明中的车辆m的能量消耗主要涉及到的是本地进行卸载时的能量消耗与通过信道的能量消耗，车辆的平均消耗可以表示为：
Figure BDA0002934969650000124
把优化延迟与能耗的问题看作是一个约束多目标优化问题(CMOP),优化函数主要是由时延函数与能耗函数组成。优化目标就是最小化平均时延与平均能耗，优化策略可以表示为满足优化目标的情况下符合以下六个约束：约束C1为车辆m的任务节点只能在一处卸载，要么是本地卸载要么是边缘服务器卸载；约束C2为车辆m有没有通过信道n连接到边缘服务器k上；约束C3为一辆车在一次选择时只可以连接一个信道；约束C4为当节点
Figure BDA0002934969650000125
是节点
Figure BDA0002934969650000126
的直接父节点时；约束C5为车辆m的最后一个子任务节点的完成时间不能超过整个计算任务卸载的时间；约束C6为子任务节点的开始卸载时间不能早于其前驱节点的结束时间。
本发明步骤第3.1中初始化种群的方法为：染色体中的基因对应一辆车，基因数则表示车辆的总数量。车辆m由v个计算任务组成，染色体中的基因值可以表示为value∈{0,1,2,...,2v-1}。基因的值可以将value转换为二进制表示车辆m的计算任务卸载决策；
步骤第3.2所述设定约束条件如下：
CON表示约束违规程度，
Figure BDA0002934969650000131
是任务节点i的执行优先级约束违规程度，
Figure BDA0002934969650000132
是任务节点i的卸载截止期限约束违规程度，
Figure BDA0002934969650000133
是任务节点i的完成卸载约束违规程度。
步骤第3.3所述使用快速非支配排序算法如下，计算种群P中每个个体p的两个参数np(种群中支配个体p的个体数目)和Sp(种群中被个体p支配的个体集合)。
1)找出种群中所有np＝0的个体，保存在集合F1中(也就是第一层)。
2)对F1中的每个个体p，其所支配的个体集合为Sp，遍历Sp中每个个体l，nl＝nl-1,若nl＝0，将l保存在集合F2中(第二层)。
3)以F2为当前集合，重复步骤2)，直到整个种群被分层；
步骤第3.4所述拥挤度的计算方法的描述如下：
Figure BDA0002934969650000134
上式中nd,i表示解i的拥挤度，
Figure BDA0002934969650000135
表示平均延迟函数，
Figure BDA0002934969650000136
表示平均能耗函数。
Figure BDA0002934969650000137
与
Figure BDA0002934969650000138
表示平均延迟函数中的最大值与最小值，
Figure BDA0002934969650000139
与
Figure BDA00029349696500001310
表示平均能耗函数中的最大值与最小值。同时，对于排序后两个边界的拥挤度置为∞。当两个解的支配等级相同时，选择拥挤度大的解；
步骤第3.5所述交叉和变异算法的描述如下：
交叉概率CP通常设置为1.5；变异概率MP计算公式如下：
Figure BDA00029349696500001311
上式中，mp表示初始化时给定的变异概率值，n表示当前迭代次数，N表示最大迭代次数。
进行交叉操作按如下公式进行：
Figure BDA00029349696500001312
上式中，x1和x2表示父代染色体中p1和p2的交叉基因值，x1'和x'2表示子代染色体中c1和c2交叉后的基因值，同时基因位置与其对应的父代相同，α∈[0,1]是一个随机变量。
进行变异操作按如下公式进行：
x'm,i＝2v-1-xm,i (18)
上式中，xm,i表示染色体m上的第i个基因值，x'm,i表示经过变异后生成的子代；步骤第3.6所述种群更新方法的描述如下：经过自适应交叉和变异操作后得到新的子代种群，接着计算新的子代种群的目标函数值和约束违规程度，采用锦标赛算法将父代种群与子代种群合成新的种群，使用快速非支配排序方法对新的种群进行排序，计算每个个体的拥挤度，通过比较非支配等级与拥挤度来进行排序，得到最优的染色体保留生成下一代。迭代终止后，将Pareto最优前沿的解转换成二进制表示为最佳计算卸载策略。否则，返回初始化种群操作，不断迭代直至满足迭代的终止条件为止。
实施例1：
本实施例设计的方法是基于Matlab 2018a来对NSGS卸载算法进行验证。验证的主要目标是确定非支配排序遗传策略对车辆计算任务的卸载的影响。除此之外，想要检查在不同车辆数目的情况下在大车流量的城市场景中使用所提出的计算任务卸载调度方法的好处。
在实验中使用不同的参数来验证非支配排序遗传策略算法的性能。主要涉及的实施操作有非支配排序遗传算法的实现，模拟场景的构建以及具体的算法计算过程。
本实例中构建了一个模拟场景，在车流量较大的城市道路上，双向四车道，每隔300米设置一个MEC服务器，车速在40-60公里每小时。
每个车道的车速都遵循正态分布，所有车辆沿道路匀速行驶，车辆在道路上的分布依照泊松定理分布，每一辆车都是相互独立的。各个参数的设置如表1和表2：
表1 实验参数
Figure BDA0002934969650000141
Figure BDA0002934969650000151
表2 NSGS参数
Parameter Value
种群数量 [40,80]
最大迭代次数 100
ε 1.5
本模拟实验将考虑两个性能指标，其分别是：
1.平均时延
Figure BDA0002934969650000152
平均时延是车辆计算任务卸载的时间延迟与车辆传输通信延迟的平均值。
2.平均能耗
Figure BDA0002934969650000153
平均能耗是本地卸载时的能量消耗与通过信道的能量消耗的平均值。
本实例的仿真实验结果如下：
1.不同车辆密度对两个性能指标的影响
1)车辆密度和平均时延的关系
附图2为车辆密度和平均时延的关系。从图中可以看出，当车辆密度增加时，五种算法的平均延迟都随之增加，而本发明提出的NSGS算法平均延迟在五种算法当中是最低的。这主要是因为充分考虑了计算卸载任务切分后子任务划分过程中的环境因素，如边缘服务器的计算能力和信道的传输速率等，因此在进行任务划分时更加准确高效。由于联合传输时延和能耗的动态感知机制是对卸载任务节点进行划分之后再进行信道选择和服务器匹配，这导致节点划分不明确，所以需要花费较多的时间与能量，从而不能达到最优的节能效果。传统的NSGA-Ⅱ算法没有引入快速非支配、精英策略等方法，导致其在约束处理方面与本发明提出的算法有所差距。MOEA/D算法相比较传统的NSGA-Ⅱ算法可以根据其相邻子问题的信息来进行优化，使得其复杂度较低，时延也更低。随机分配(random)节点的卸载位置则没有使用优化算法，所以在时延与能耗方面表现都不佳。
2)车辆密度和平均能耗的关系
附图3表明了车辆密度和平均能耗的关系。从图中可以看到，随着车辆密度的增加，5种算法的平均能耗都有所增加，但NSGS的效果最好。车辆密度与平均能耗的关系分析与车辆密度与平均时延的关系的分析相似。
2.不同数量子任务对平均时延的影响
附图4为子任务数量和平均时延的关系。子任务数量和平均时延的关系与车辆密度与平均时延的关系的分析相似。
仿真结果表明，在所有测试的算法中，NSGS能够达到最好的效果。

Claims (4)

1.一种基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法，其特征在于该方法主要包括如下步骤：
第1、车联网***模型的构建：
第1.1、对车联网***的通用名词进行定义；
第1.2、建立通信模型；
第1.3、建立计算时延模型；
第1.4、建立计算能耗模型；
第2、车联网任务卸载策略的构建：
第2.1、计算任务节点的调度约束；
第2.2、根据目标函数构建问题模型；
第3、NSGS算法的设计：
第3.1、根据遗传算法，设计车辆种群并进行初始化；
第3.2、设定约束条件；
第3.3、使用快速非支配排序方法对个体进行排序；
第3.4、计算拥挤度；
第3.5、设计交叉和变异策略；
第3.6、设计种群更新策略。
2.如权利要求1所述的基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法，其特征在于，步骤第1.1中对车联网***的通用名词进行定义，即一条道路上有M＝{1,2,3,...,m}个车辆，N＝{1,2,3,...,n}个信道,K＝{1,2,3,...,k}个边缘服务器；车辆在一个时间段最多只能连接一个信道，同时约束每辆车只能选择一个MEC服务器执行任务；将每辆车的计算任务分割成互相依赖的若干个子任务，这些子任务可以卸载到边缘服务器进行处理，但是有些任务必须在本地执行，约束车辆第一个子任务与最后一个子任务将在本地执行；使用有向无环图Dm＝(Vm,Rm)代表车辆的计算任务，其中
Figure FDA0002934969640000011
表示车辆m的所有子任务集合，使用
Figure FDA0002934969640000012
来表示车辆m的子任务
Figure FDA0002934969640000013
和
Figure FDA0002934969640000014
之间的依赖关系，这两个子任务是邻居节点，当子任务
Figure FDA0002934969640000015
是
Figure FDA0002934969640000016
的直接父节点时，
Figure FDA0002934969640000017
必须在
Figure FDA0002934969640000018
之前完成；当这两个子任务一个在本地卸载而另一个在边缘服务器卸载时会产生额外的通信代价，每一个车辆m的子任务节点用
Figure FDA0002934969640000019
表示，
Figure FDA00029349696400000110
表示车辆m的子任务节点i的数据大小，
Figure FDA00029349696400000111
表示车辆m的子任务节点i在本地进行任务卸载时消耗的CPU资源，
Figure FDA0002934969640000021
表示车辆m的子任务节点i在边缘服务器进行任务卸载时消耗的CPU资源，
Figure FDA0002934969640000022
表示一个决策因子，当决策因子等于1时表示子任务i在边缘服务器进行卸载，当决策因子等于0时表示子任务i在本地服务器进行卸载；
步骤第1.2中建立通信模型的方法如下，将车辆计算任务切分成子任务可提高任务卸载的并行能力，将车辆的任务节点化为
Figure FDA0002934969640000023
与
Figure FDA0002934969640000024
两个不相交的集合，分别表示在本地卸载与在边缘服务器卸载的任务集合，
Figure FDA0002934969640000025
表示有向无环图中被划分了的边的集合；根据香农公式可以得到传输速率
Figure FDA0002934969640000026
Figure FDA0002934969640000027
上式中，参数Bn代表上传信道n的带宽，参数Pm表示车载设备m的发送功率，参数
Figure FDA0002934969640000028
表示车辆与RSU之间的路径损耗，参数δ表示路径损耗因子，参数h表示上传链路的信道衰落因子，参数N0表示高斯白噪声功率；
从而得到车辆m通过信道n的额外传输延迟
Figure FDA0002934969640000029
Figure FDA00029349696400000210
上式中，
Figure FDA00029349696400000211
表示本地卸载子任务节点
Figure FDA00029349696400000212
输入到边缘服务器卸载子任务节点
Figure FDA00029349696400000213
的数据大小；
步骤第1.3中建立计算时延模型的方法如下：使用Tm表示车辆m进行计算任务卸载时的时延，Tm由三个部分组成：1)任务节点在本地服务器进行任务卸载时的延迟
Figure FDA00029349696400000214
2)任务节点在边缘服务器进行任务卸载时的延迟
Figure FDA00029349696400000215
3)有依赖关系的两个任务节点
Figure FDA00029349696400000216
与
Figure FDA00029349696400000217
之间的额外传输延迟
Figure FDA00029349696400000218
车辆m子任务节点i在本地进行任务卸载时的延迟
Figure FDA00029349696400000219
可表示为：
Figure FDA00029349696400000220
上式中
Figure FDA00029349696400000221
表示车辆m的本地计算能力(每秒CPU的圈数)；
车辆m子任务节点i在边缘服务器进行任务卸载时的延迟
Figure FDA0002934969640000031
可表示为：
Figure FDA0002934969640000032
上式中fk表示边缘服务器k的计算能力；
当车辆的两个子任务邻居节点在两个不同的地方进行卸载，即
Figure FDA0002934969640000033
则会产生额外的传输延迟；
使用
Figure FDA0002934969640000034
表示节点i的开始时间，
Figure FDA0002934969640000035
表示节点i的结束时间，
Figure FDA0002934969640000036
表示子任务节点i的执行时间，由此，得到公式：
Figure FDA0002934969640000037
因为车辆m的子任务节点i既可以在本地执行，又可以在边缘服务器执行，所以得到：
Figure FDA0002934969640000038
车辆m的节点i的开始时间
Figure FDA0002934969640000039
主要取决于它的前置节点的完成时间，
Figure FDA00029349696400000310
的计算公式如下：
Figure FDA00029349696400000311
当车辆m的子任务节点i是第一个卸载任务，那么开始时间
Figure FDA00029349696400000312
上式中
Figure FDA00029349696400000313
是节点
Figure FDA00029349696400000314
的直接前置节点集合，
Figure FDA00029349696400000315
按下式表示：
Figure FDA00029349696400000316
由上述可知，车辆m的总的计算卸载任务时间是最后一个任务的结束时间，其中v是最后一个任务节点，即：
Figure FDA00029349696400000317
步骤第1.4中建立计算能耗模型的方法如下：Em来车辆m进行计算任务卸载时的能量消耗，Em由两个部分组成：1)车辆m的所有子任务节点的计算任务卸载能耗
Figure FDA00029349696400000318
2)有向无环图中被切割边之间的数据传输产生的能耗
Figure FDA00029349696400000319
不考虑数据传输回车辆的能量消耗；
车辆m所有子任务节点的计算任务卸载能耗
Figure FDA00029349696400000320
表示为：
Figure FDA0002934969640000041
上式中μ表示本地服务器中每个CPU的能耗系数，i表示车辆的所有子任务中的任意一个子任务节点；
在相关联节点数据传输能耗问题上只考虑从车辆将任务卸载到边缘服务器时的能耗，则相关联节点数据传输能量消耗
Figure FDA0002934969640000042
可表示为：
Figure FDA0002934969640000043
综上所述，得到车辆m总的能量消耗为：
Figure FDA0002934969640000044
3.如权利要求1所述的基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法，其特征在于，步骤第2.1中计算任务节点的调度约束，实现方法如下，根据权利要求2中式(9)和(12)给出的目标函数，子任务节点需要满足以下约束：
1)执行优先级约束：
当车辆m的子任务节点
Figure FDA0002934969640000045
为
Figure FDA0002934969640000046
的直接父节点则子任务节点
Figure FDA0002934969640000047
的执行优先级要比
Figure FDA0002934969640000048
高，计算子任务节点的优先级的方法是，从车辆m的最后一个子任务节点
Figure FDA0002934969640000049
遍历有向无环图来递归计算每一个子任务节点的优先级；
2)卸载截止期限约束：
卸载截止期限是指车辆m的最后一个子任务节点的完成时间不能超过整个计算任务卸载的时间；
3)完成卸载约束：
车辆m的每一个子任务节点都必须在其所有前驱子任务节点全部完成之后才能进行本身任务的卸载，子任务节点的开始卸载时间不能早于其前驱节点的结束时间，当子任务节点与其前驱节点不在同一个位置进行卸载还需要进行计算两个节点的传输时间；
步骤第2.2中建立目标函数优化问题模型的方法如下：车辆m的卸载延迟主要涉及到的是车辆计算任务卸载的时间延迟与车辆传输通信延迟，车辆的平均延迟可以表示为：
Figure FDA00029349696400000410
上式中ηm,n,k∈{0，1}，如果车辆m通过信道n将计算任务卸载到边缘服务器k上，则ηm,n,k＝1，如果没有则ηm,n,k＝0；
车辆m的能量消耗主要涉及到的是本地进行卸载时的能量消耗与通过信道的能量消耗，车辆的平均消耗可以表示为：
Figure FDA0002934969640000051
把优化延迟与能耗的问题看作是一个约束多目标优化问题(CMOP),优化函数主要是由时延函数与能耗函数组成，优化目标就是最小化平均时延与平均能耗，优化策略表示为满足优化目标的情况下符合以下六个约束：约束C1为车辆m的任务节点只能在一处卸载，要么是本地卸载要么是边缘服务器卸载；约束C2为车辆m有没有通过信道n连接到边缘服务器k上；约束C3为一辆车在一次选择时只连接一个信道；约束C4为当节点
Figure FDA0002934969640000052
是节点
Figure FDA0002934969640000053
的直接父节点时；约束C5为车辆m的最后一个子任务节点的完成时间不能超过整个计算任务卸载的时间；约束C6为子任务节点的开始卸载时间不能早于其前驱节点的结束时间。
4.如权利要求1所述的基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法，其特征在于，步骤第3.1中初始化种群的方法为：染色体中的基因对应一辆车，基因数则表示车辆的总数量，车辆m由v个计算任务组成，染色体中的基因值可以表示为value∈{0,1,2,...,2v-1}，基因的值可以将value转换为二进制表示车辆m的计算任务卸载决策；
步骤第3.2所述设定约束条件如下：
CON表示约束违规程度，
Figure FDA0002934969640000054
是任务节点i的执行优先级约束违规程度，
Figure FDA0002934969640000055
是任务节点i的卸载截止期限约束违规程度，
Figure FDA0002934969640000056
是任务节点i的完成卸载约束违规程度；
步骤第3.3所述使用快速非支配排序算法如下，计算种群P中每个个体p的两个参数np(种群中支配个体p的个体数目)和Sp(种群中被个体p支配的个体集合)；
1)找出种群中所有np＝0的个体，保存在集合F1中，即第一层；
2)对F1中的每个个体p，其所支配的个体集合为Sp，遍历Sp中每个个体l，nl＝nl-1,若nl＝0，将l保存在集合F2中，即第二层；
3)以F2为当前集合，重复步骤2)，直到整个种群被分层；
步骤第3.4所述拥挤度的计算方法的描述如下：
Figure FDA0002934969640000061
上式中nd,i表示解i的拥挤度，
Figure FDA0002934969640000062
表示平均延迟函数，
Figure FDA0002934969640000063
表示平均能耗函数，
Figure FDA0002934969640000064
与
Figure FDA0002934969640000065
表示平均延迟函数中的最大值与最小值，
Figure FDA0002934969640000066
与
Figure FDA0002934969640000067
表示平均能耗函数中的最大值与最小值，同时，对于排序后两个边界的拥挤度置为∞，当两个解的支配等级相同时，选择拥挤度大的解；
步骤第3.5所述交叉和变异算法的描述如下：
交叉概率CP通常设置为1.5；变异概率MP计算公式如下：
Figure FDA0002934969640000068
上式中，mp表示初始化时给定的变异概率值，n表示当前迭代次数，N表示最大迭代次数；
进行交叉操作按如下公式进行：
Figure FDA0002934969640000069
上式中，x1和x2表示父代染色体中p1和p2的交叉基因值，x'1和x'2表示子代染色体中c1和c2交叉后的基因值，同时基因位置与其对应的父代相同，α∈[0,1]是一个随机变量；
进行变异操作按如下公式进行：
x'm,i＝2v-1-xm,i (18)
上式中，xm,i表示染色体m上的第i个基因值，x'm,i表示经过变异后生成的子代；
步骤第3.6所述种群更新方法的描述如下：
经过自适应交叉和变异操作后得到新的子代种群，接着计算新的子代种群的目标函数值和约束违规程度，采用锦标赛算法将父代种群与子代种群合成新的种群，使用快速非支配排序方法对新的种群进行排序，计算每个个体的拥挤度，通过比较非支配等级与拥挤度来进行排序，得到最优的染色体保留生成下一代，迭代终止后，将Pareto最优前沿的解转换成二进制表示为最佳计算卸载策略，否则，返回初始化种群操作，不断迭代直至满足迭代的终止条件为止。
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