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摘要：本发明提供一种基于任务卸载的边缘计算网络优化方法，涉及信息处理技术领域，包括：获取终端设备和边缘计算服务器对应的信息，发送卸载任务请求至控制中心并生成卸载决策，将卸载决策发送至终端设备，执行对应的操作，返回任务结果，发送任务卸载完成信号；在接收到任务卸载完成信号后，定义状态空间，行为空间，确定时延和能耗并定义奖励函数，设置经验回放池，在经验回放池中进行随机采样，更新边缘计算网络参数；将用户的状态上下文数据从当前边缘计算服务器同步至目标服务器，恢复用户的服务实例以及对应的边缘计算任务处理进程，以切换服务器时间最小化和目标服务器资源利用率最大化为目标，设置约束条件并求解，得到边缘计算切换方案。

主权项：1.边缘计算任务卸载优化方法，其特征在于，包括：获取终端设备和边缘计算服务器对应的信息，所述终端设备通过无线网络向基站发送卸载任务请求，所述基站将所述卸载任务请求，终端设备以及终端设备服务器状态发送至控制中心并生成卸载决策，所述控制中心将所述卸载决策发送至终端设备，根据所述卸载决策，所述终端设备执行对应的操作，执行完成后，所述边缘计算服务器返回任务结果，终端设备向边缘计算服务器发送任务卸载完成信号；在接收到所述任务卸载完成信号后，根据边缘计算服务器的状态和终端设备的状态，定义状态空间，基于所述任务卸载对应的目标服务器和卸载比例定义行为空间，根据所述状态空间和所述行为空间，确定时延和能耗并定义奖励函数，基于所述奖励函数设置经验回放池，重复计算直至达到预设的迭代次数，在所述经验回放池中进行随机采样，并根据随机采样得到的数据更新边缘计算网络参数；基于更新后的边缘计算网络参数，所述边缘计算服务器上运行的服务实例状态，将用户特有的状态上下文数据从当前边缘计算服务器同步至目标服务器，初始化目标服务器中的服务功能环境，并在所述目标服务器中恢复所述用户的服务实例以及对应的边缘计算任务处理进程，以切换服务器时间最小化和目标服务器资源利用率最大化为目标，通过多目标优化算法设置约束条件并求解，得到边缘计算切换方案；所述在接收到所述任务卸载完成信号后，根据边缘计算服务器的状态和终端设备的状态，定义状态空间，基于所述任务卸载对应的目标服务器和卸载比例定义行为空间，根据所述状态空间和所述行为空间，确定时延和能耗并定义奖励函数包括：所述边缘计算服务器接收任务卸载完成信号后，获取边缘服务器当前的状态和所述终端设备的状态，网络拥堵程度和外部环境因素，将获取到信息一并发送至所述控制中心，所述控制中心根据接收到的信息设置状态空间；选择任务卸载对应的目标服务器，对于选择的目标服务器，确定卸载到当前目标服务器的任务在总卸载任务中的比例，基于所述比例定义行为空间；根据卸载任务、所述状态空间和所述行为空间，结合通信时延，服务器计算时延和数据传输时延，计算任务执行时延和任务执行能耗，基于所述任务执行时延和所述任务执行能耗设置奖励函数；所述基于所述任务执行时延和所述任务执行能耗设置奖励函数如下公式所示： 其中，R表示奖励值，w1表示任务执行时延权重，表示理论基准性能，是一个常数，表示任务执行的总时延，表示当前卸载任务执行的时延，m表示卸载决策，n表示卸载任务在云服务器上执行的概率，w2表示任务执行能耗权重，表示任务执行的总能耗，表示当前卸载任务执行的能耗；所述基于更新后的边缘计算网络参数，所述边缘计算服务器上运行的服务实例状态，将用户特有的状态上下文数据从当前边缘计算服务器同步至目标服务器，初始化目标服务器中的服务功能环境，并在所述目标服务器中恢复所述用户的服务实例以及对应的边缘计算任务处理进程，以切换服务器时间最小化和目标服务器资源利用率最大化为目标，通过多目标优化算法设置约束条件并求解，得到边缘计算切换方案包括：基于更新后的边缘计算网络参数，收集所述服务实例的运行状态和资源使用情况，记为状态数据，将所述状态数据打包传输至目标服务器；所述目标服务器根据所述状态数据获取所述服务实例对应的环境需求和资源需求，根据所述环境需求配置目标服务器的运行环境，根据所述资源需求分配处理器和存储资源，并通过简单测试验证服务环境，若测试成功，则进行服务器切换；在所述目标服务器上解压缩接收到的数据包，并将状态数据恢复到所述服务实例当前的任务处理进程中，根据恢复的状态数据启动服务实例，并进行监控；以服务器切换时间最小化和目标服务器资源利用率最大化为目标，通过多目标优化算法设置资源限制和服务需求限制，并构建目标函数，求解所述目标函数，得到当前服务实例对应的边缘计算切换方案；所述以服务器切换时间最小化和目标服务器资源利用率最大化为目标，通过多目标优化算法设置资源限制和服务需求限制，并构建目标函数如下公式所示： 其中，FSA表示目标函数值，α表示服务器切换权重，Tswitch表示服务器切换时间，β表示资源利用率权重，Uresource表示目标服务器的资源利用率，Tmax表示模拟退火算法的初始温度值，t表示当前迭代次数，ε表示随机扰动系数，RN表示随机数。

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