基于博弈论的云边协同云机器人任务卸载策略研究

来源 :哈尔滨师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:DirtySnow
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随着数据分析、深度学习和许多其他先进技术的发展,研究人员尝试使用机器人来执行一些如对象识别和实时路径规划等更加复杂的工作。然而由于该领域的某些限制,机器人通常受到尺寸和电池容量的限制,同时在恶劣的环境中它们通常是不可以充电的。因此,它们无法承载强大的硬件,并且往往缺乏计算和存储资源。云计算的出现为云机器人的自身问题提供了解决的方法。云机器人计算任务可以通过无线接入将数据处理任务从资源受限的机器人本身卸载到云服务器中,从而能够有效延长机器人的使用寿命,解决资源受限问题,提高任务处理速度,减少任务成本。在云机器人任务卸载的过程中会面临如何合理地利用中心云、边缘云的资源,如何降低系统的设备能耗,缩短任务平均完成时间等重大问题。本文利用博弈论作为解决任务卸载过程中各个机器人之间为了自身利益最大化而产生的竞争博弈问题,并找出最优的卸载策略。论文研究内容主要包括:1.研究了云计算与边缘计算的出现与发展,云边协同服务的优势与前景。集中式云计算(Centralized Cloud Computing,CCC)在云机器人任务卸载的过程中所能提供的资源足够,但难以满足机器人在完成低延时任务时的需求,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)能够弥补完成计算任务时延较高的短板,但其计算能力与存储资源有限,因此在云机器人任务卸载过程中建立云边协同服务能够最大限度的帮助云机器人完成计算任务。本文根据云机器人的不同需求建立了不同的云边协同任务卸载模型。2.针对云机器人计算任务是否可以分割卸载,将云机器人计算任务分为必须全部卸载的二进制卸载以及可以部分卸载两种类型,根据不同任务类型建立相应的云边协同系统卸载模型。如果任务不可分割,则建立多边缘云服务器以及集中式云服务器相互合作的云边协同云机器人任务卸载模型,并利用改进的博弈论任务卸载算法,将云机器人任务卸载问题转化为博弈游戏,动态更新卸载策略,找到系统的纳什平衡(Nash Equilibrium,NE),最终找到最优卸载策略。仿真实验表明,针对云机器人的不可分割型计算任务,在此云边协同系统下能够降低系统执行任务的能耗,缩短计算任务的平均完成时间,充分利用系统资源。3.针对可以进行部分卸载的云机器人的计算任务,建立了一个单边缘云服务器和云服务器相合作的云边协同任务卸载模型。将云机器人的计算任务完成时间与产生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,将多个云人的计算任务卸载问题转换成了一种多个玩家参与的游戏模型,设计了一种基于博弈论的部分任务卸载算法(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,针对可以部分卸载的计算任务在采用此算法下能够减少完成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。
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