系统仿真学报2023,Vol.35Issue(5) :987-997.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0014

云边协同下基于博弈论的云机器人部分任务卸载策略

Partial Task Offloading Strategy of Cloud Robots Based on Game Theory under Cloud-Edge Coordination

姜春茂 杨振兴
系统仿真学报2023,Vol.35Issue(5) :987-997.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0014

云边协同下基于博弈论的云机器人部分任务卸载策略

Partial Task Offloading Strategy of Cloud Robots Based on Game Theory under Cloud-Edge Coordination

姜春茂 1杨振兴2
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作者信息

  • 1. 福建工程学院计算机科学与数学学院,福建福州350118
  • 2. 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150500
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摘要

如何合理地利用中心云、边缘云的资源,既降低系统设备能耗,又能缩短任务平均完成时间,是云机器人计算任务卸载面临的重大挑战.将云机器人的计算任务完成时间与能耗作为代价衡量指标,根据自身需求设置不同的代价权重,将多个云机器人的计算任务卸载问题转换成了一种多个玩家参与的博弈模型,设计了 一种基于博弈论的部分任务卸载算法(game theory-partial task offloading,GT-PTO).通过算法下的纳什平衡状态,找到参与者的最佳卸载阈值,从而达到系统总代价的优化.仿真结果表明,采用所提算法进行任务卸载,能够减少云机器人计算任务的能耗,缩短平均任务完成时间,大大提高云边协同服务质量.

关键词

博弈论/云机器人/任务卸载/云边协同/能耗优化

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基金项目

黑龙江省自然科学基金(LH2020F031)

出版年

2023
系统仿真学报
北京仿真中心 中国系统仿真学会

系统仿真学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.551
ISSN:1004-731X
参考文献量2
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