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申请/专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司;北京邮电大学;国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开一种移动边缘计算卸载的优化方法、装置及计算机设备，其中，方法包括：确定移动边缘计算网络模型的任务存储能力、任务网络带宽和任务计算能力，移动边缘计算网络模型通过多种不同类型的各终端设备、边缘服务器以及云服务器相互通信创建而成；基于聚类算法将各终端设备中的待计算任务划分成第一任务集群和第二任务集群；分析移动边缘计算网络模型的负载均衡度和时延；基于烟花算法分配第一任务集群和第二任务集群卸载至边缘服务器或云服务器。本发明不但可以即时处理各终端设备下发的待计算任务，而且在不同的调度部署策略中，均可以保证系统负载均衡和按照低时延工作，进而提高系统执行效率以及任务计算能力。

主权项：1.一种移动边缘计算卸载的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：确定移动边缘计算网络模型的任务存储能力、任务网络带宽和任务计算能力，所述移动边缘计算网络模型通过多种不同类型的各终端设备、边缘服务器以及云服务器相互通信创建而成；基于聚类算法将所述各终端设备中的待计算任务划分成第一任务集群和第二任务集群；分析所述移动边缘计算网络模型的负载均衡度和时延；基于烟花算法分配所述第一任务集群和所述第二任务集群卸载至所述边缘服务器或所述云服务器；所述基于聚类算法将所述各终端设备中的待计算任务划分成第一任务集群和第二任务集群，包括：基于欧式距离算法，对所述待计算任务进行聚类；按照聚类中心将所述待计算任务划分成所述第一任务集群和所述第二任务集群；所述欧式距离算法通过如下公式执行： 其中，dij表示任务i与任务j之间的欧式距离，表示任务i存储能力，表示任务j存储能力，表示任务i网络带宽，表示任务j网络带宽，Ticomp表示任务i计算能力，Tjcomp表示任务j计算能力；所述按照聚类中心将所述待计算任务划分成所述第一任务集群和所述第二任务集群，通过如下公式执行： 其中，clustercenter表示每个任务集群的集群中心，表示任务i存储属性，表示任务i网络带宽，表示任务i计算属性；分析所述移动边缘计算网络模型的负载均衡度和时延通过如下公式执行： 其中，Loadj表示虚拟主机j的负载均衡度，表示虚拟主机j的CPU的存储利用率，表示虚拟主机j的内存利用率，表示虚拟主机j的网络带宽利用率；π1表示第一权重系数，ω2表示第二权重系数，ω3表示第三权重系数，ω1+ω2+ω3＝1； 其中，Load表示整个通信网络的负载均衡度，Loadj表示虚拟主机j的负载均衡度，M表示虚拟主机的总数； 其中，Toltime表示所有终端设备完成任务j所需时间，Ki表示任务i的数据量大小，Cj表示虚拟主机j的任务处理能力，M表示虚拟主机总数，N表示任务总数；基于烟花算法分配所述第一任务集群和所述第二任务集群卸载至所述边缘服务器或所述云服务器，包括：对待计算任务进行编码；基于适应度函数，计算每个烟花的适应度值；基于爆炸烟花函数，计算爆炸火花数和烟花爆炸半径；基于高斯变异函数，计算高斯变异火花；基于锦标赛方式迭代计算最优解，以分配所述第一任务集群和所述第二任务集群卸载至所述边缘服务器或所述云服务器；在烟花算法中，适应度值决定了每个烟花产生的火花质量好坏，适合值好的烟花会产生更多的火花，而适应度函数值不好的烟花会产生更少的火花，通过如下公式定义适应度函数； 其中，表示适应度函数，表示所有终端设备完成任务j所需时间指数函数值，表示虚拟主机j负载均衡度的指数函数值，α+β＝1,α,β∈[0,1]，这两个值表示的是时延和负载均衡度的权重，二者反映了优化目标的关系，通过调整这两个权重可以调整研究的优化目标重心。

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