申请/专利权人：内蒙古大学

申请日：2022-01-06

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114357680B

主分类号：G06F30/18

分类号：G06F30/18;G06F111/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.05.03#实质审查的生效;2022.04.15#公开

摘要：本发明提供了一种面向车联网的边缘计算路域划分服务迁移方法以及迁移系统，所述迁移方法包括：根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义迁移路段；当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；采用强化学习的方法实现服务迁移。本发明的迁移方法通过将路网模型与车辆用户移动性结合起来，将车辆行驶路段划分为迁移路段和非迁移路段，并以此为基础建立MDP模型，能避免频繁的服务迁移工作造成额外的迁移开销。

主权项：1.一种面向车联网的边缘计算路域划分服务迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：预先对道路进行划分迁移路段与非迁移路段，根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义所述迁移路段；当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；采用强化学习的方法实现服务迁移；所述服务迁移策略包括两种迁移决策，分别包括如下步骤：车辆选择与要迁移的目标路边单元连接并将源服务器上的服务迁移到目标服务器上；或车辆选择与要迁移的目标路边单元连接，并将所述目标路边单元作为中间节点来接收车辆发送的任务数据并且传到源路边单元；所述源路边单元将源服务器处理任务完成后的结果传给目标路边单元，再由目标路边单元传给车辆；所述衡量指标的建立方法包括计算总成本，计算时延以及计算损耗三个步骤：所述计算总成本的方法包括：设定车辆检测到信号的路边单元集合为T，车辆与路边单元集合之间的距离为Distu,r，路边单元之间的距离为pi,j；总成本包括迁移成本、车辆连接的路边单元和服务所在的路边单元之间的转换成本1、以及用户和连接的路边单元之间的转换成本2，通过上述设定得到各部分迁移成本公式：其中，迁移成本如下公式所示：CostW＝αWpi,j+C1其中，参数αW0，pi,j为服务器i与服务器j之间的距离，C为在目标服务器上创建车辆用户服务实例所造成的开销；转换成本1如下公式所示：CostLd1x＝1+sngxμn+μmεx22μn、μm、ε都是实值参数，x＝pi,j；当x＝0时，sngx＝-1；当x0时，sngx＝1；转换成本2如下公式所示：CostLd2x＝1+sngxμn+μmεx23μn、μm、ε都是实值参数，x＝Distu,r；当x＝0时，sngx＝-1；当x0时，sngx＝1；总成本表达式如下公式所示：Casl＝CostW+CostLd1pi,j+CostLd2Distu,r4所述计算总时延的方法包括：计算传输时延：Ttransportx＝Dtask*x5其中，Dtask表示任务数据量大小，x表示车辆用户与MEC服务器之间的距离Distu,rr或者MEC服务器之间的距离pi,j；计算执行时延： 其中Dtask表示任务数据量大小，Ps表示MEC服务器计算能力；将所有任务的复杂度归纳如下： 计算迁移时延：Tmigration＝αTm*pi,j+R8其中αTm0，pi,j为MEC服务器i到MEC服务器j之间的距离，R表示在目标MEC服务器上创建任务实例产生的时延，为一个大于0的常量；根据上述计算得到总时延为： a＝0表示采取服务迁移策略一，a＝1表示采取服务迁移策略二；所述损耗的计算方法包括：Loss＝μ1*Tsum+μ2*Casl10其中，μ1和μ2是修正系数，用来调节用户损失值和迁移成本的权重；采用强化学习的方法实现服务迁移的方法包括：根据当前的状态进行服务迁移决策，动作集定义为A＝{0,1}，其中，0表示执行服务迁移策略一，将服务从源基站连接的MEC服务器上迁移到目标基站连接的MEC服务器上；1表示采取服务迁移策略二，不执行服务迁移，用户车辆与目标基站连接，作为车辆用户和源基站的中间节点进行通信；在迁移路段采取的动作记为al，则al∈A；然后将奖励函数设计为常数与迁移成本和通信时延的差值，奖励函数定义如下：rsl,al＝M-μ1*Tsum-μ2*Casl；其中，μ1和μ2是修正系数，μ1+μ2＝1，M是一个正数常量来保证奖励函数不会出现负数的情况，μ1μ2表示更注重车辆用户的实时性服务，μ1μ2表示追求低迁移成本的服务迁移工作；然后采用强化学习算法进行求解。

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