(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210483052.3 (22)申请日 2022.05.05 (71)申请人 安徽大学 地址 230601 安徽省合肥市经开区九龙路 111号 （安徽大 学磬苑校区） (72)发明人 王翊　汤涛　蒋芳　许耀华　柏娜　 江福林　 (74)专利代理 机构 上海汉之律师事务所 31378 专利代理师 冯华 (51)Int.Cl. G06F 9/445(2018.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 边缘计算中卸载任务的卸载方法、 系统、 介 质及电子终端 (57)摘要 本发明提供一种边缘计算中卸载任务的卸 载方法、 系统、 介质及电子终端， 所述方法包括： 基于移动区块链， 构建网络卸载模型； 确定卸载 任务的卸载比例配置； 确定卸载任务的上传卸载 策略； 根据卸载比例配置和上传卸载策略， 通过 网络卸载模 型对卸载任务进行卸载； 构建卸载任 务的效用函数， 并优化效用函数， 以提高卸载任 务的卸载效率。 基于移动区块链构建网络卸载模 型， 并通过该网络卸载模型对卸载任务进行卸 载， 将移动区块链应用于移动边缘计算的卸载任 务处理中， 可有效调用周边空闲设备进行协作卸 载形成计算 分流， 提高了卸载任务的卸载效率和 周边空闲设备的资源利用率； 构建卸载任务的效 用函数， 并优化效用函数， 进一步提高了卸载任 务的卸载效率。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114880044 A 2022.08.09 CN 114880044 A 1.一种边 缘计算中卸载任务的卸载 方法， 其特 征在于， 包括： 基于移动区块链， 构建网络卸载模型； 构建所述网络卸载模型的事故率函数和卸载成本函数， 并根据 所述事故率函数和所述 卸载成本函数确定所述卸载任务的卸载比例配置； 基于所述卸载比例配置， 综合分析时延、 能耗、 事故率及安全性的需求， 确定所述卸载 任务在所述网络卸载模型中的上传卸载 策略； 按照所述卸载比例配置和所述上传卸载策略， 通过所述网络卸载模型对所述卸载任务 进行卸载； 构建所述卸载任务的效用函数， 并优化所述效用函数， 以提高所述卸载任务的卸载效 率。 2.根据权利要求1所述的边缘计算中卸载任务的卸载方法， 其特征在于， 所述基于移动 区块链， 构建网络卸载模型的步骤， 包括： 以边缘服务器为中心， 覆盖预设区域， 形成联盟移动区块链， 所述联盟移动区块链由所 述边缘服务器掌控， 且所述边缘服务器覆盖的所有设备达成共识， 共同遵循联盟移动区块 链协议； 所述联盟移动区块链中的所述边缘服务器及多个所述设备构成所述网络卸载模 型。 3.根据权利要求2所述的边缘计算中卸载任务的卸载方法， 其特征在于， 将所述联盟移 动区块链的区块分割为首域、 信息域及交易域， 所述首域用于存储哈希值、 计算难度、 时间 戳及nonce值， 所述信息域用于存储 所述边缘服务器的计算内存和所述设备的当前状态， 所 述交易域用于存 储交易信息 。 4.根据权利要求3所述的边缘计算中卸载任务的卸载方法， 其特征在于， 所述构建所述 网络卸载模型的事故率函数和卸载成本函数， 并根据所述事故率函数和所述卸载成本函数 确定所述卸载任务的卸载比例配置的步骤， 包括： 构建所述网络卸载模型的事故率函数和卸载成本函数， 并根据 所述事故率函数和所述 卸载成本函数， 确定所述 边缘服务器的卸载比例的约束条件； 采用凸优化算法优化确定所述边缘服务器的卸载比例， 并确定协作 所述卸载任务所需 的空闲的所述设备 的数量， 再计算空闲的所述设备 的卸载比例， 完成所述卸载任务的卸载 比例配置 。 5.根据权利要求1或4所述的边缘计算中卸载任务的卸载方法， 其特征在于， 所述基于 所述卸载比例配置， 综合分析时延、 能耗、 事故率及安全性的需求， 确定所述卸载任务在所 述网络卸载模型中的上传卸载 策略的步骤， 包括： 基于所述网络卸载模型， 提出整体上传分散卸载 策略及分散上传无卸载 策略； 基于所述卸载比例配置， 计算所述整体上传分散卸载策略的时延及能耗， 以及所述分 散上传无卸载 策略的时延及能耗； 综合对比分析时延、 能耗、 事故率及安全性的需求， 选择所述整体上传分散卸载策略及 所述分散上传无卸载 策略中的一种为所述卸载任务的上传卸载 策略。 6.根据权利要求5所述的边缘计算中卸载任务的卸载方法， 其特征在于， 所述构建所述 卸载任务的效用函数， 并优化所述效用函数， 以提高所述卸载任务的卸载效率的步骤， 包 括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114880044 A 2基于所述时延和所述能耗， 构建所述卸载任务的效用函数； 采用 ε‑贪婪算法优化所述效用函数， 以提高所述效用函数的数值， 进而提高所述卸载 任务的卸载效率。 7.根据权利要求6所述的边缘计算中卸载任务的卸载方法， 其特征在于， 所述卸载任务 的效用函数为： 其中， G为效用函数， ε1、 ε2为权衡因子， Tbegin和 Ebegin分别表示按照原始排队论 策略完成所述卸载任务所需的时延和能耗， T和E分别表示按 照所述整体上传分散卸载策略及所述分散上传无卸载策略中的一种完成所述卸载任务所 需的时延和能耗。 8.一种边 缘计算中卸载任务的卸载系统， 其特 征在于， 包括： 模型构建模块， 用于构建基于移动区块链的网络卸载模型； 任务分析模块， 用于分析确定卸载任务在所述网络卸载模型中的卸载比例配置及上传 卸载策略； 任务执行模块， 用于执 行所述卸载任务； 任务优化模块， 用于优化所述卸载任务的卸载效率。 9.根据权利要求8所述的边缘计算中卸载任务的卸载系统， 其特征在于， 所述任务优化 模块包括构建单元及优化单元， 所述构建单元用于构建所述卸载任务的效用函数， 所述优 化单元用于优化所述效用函数。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。 11.一种电子终端， 其特 征在于， 包括： 处 理器及存 储器； 所述存储器用于存储计算机程序， 所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程 序， 以使所述电子终端执 行如权利要求1至7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114880044 A 3