社会属性感知的边缘计算任务调度策略

摘要

边缘计算服务器的负载不均衡将严重影响服务能力,该文提出一种适用于边缘计算场景的任务调度策略(RQ-AIP)。首先,根据服务器的负载分布情况衡量整个网络的负载均衡度,结合强化学习方法为任务匹配合适的边缘服务器,以满足传感器节点任务的资源差异化需求;进而,构造任务时延和终端发射功率的映射关系来满足物理域的约束,结合终端用户社会属性,为任务不断地选择合适的中继终端,通过终端辅助调度的方式实现网络的负载均衡。仿真结果表明,所提出的策略与其他负载均衡策略相比能有效地缓解边缘服务器之间的负载和核心网的流量,降低任务处理时延。