一种基于联盟博弈的依赖型任务卸载算法

来源：计算机技术与发展杂志2025年第03期北京时间：

作者：李奕杭;张洁

摘要：大规模的数据采集处理任务对计算能力的要求很高,然而分布式部署在各地基层服务器上可用的计算资源有限,不足以单独处理整个任务数据。 边缘计算(Edge Computing,EC)通过将计算任务卸载到边缘服务器上改善服务,为此类应用提供了有效的解决方案。 但是,传统的顺序决策策略大多依赖于预调度,且忽略了任务群之间的合作,存在一定的优化空间。 对此,基于前序任务层优先策略(Predecessor Layer First,PLF)对具有依赖关系的计算卸载过程进行建模,提出了一种基于分层联盟博弈的计算卸载算法(Layering Coalitional Game Computation Offloading Algorithm,LCGCO)来优化卸载决策,从而降低计算卸载时延和能耗。 LCGCO 通过前序任务层优先策略确定子任务的卸载顺序,然后通过同优先级子任务间的联盟博弈确定卸载策略,以实现任务群整体最优调度。 通过仿真显示,与基于 MEFT 的遗传算法、拉格朗日求解凸规划方法相比,LCGCO 具有更低的时延、能耗和更少的时间复杂度,并且任务图越复杂,LCGCO 算法的优化性能越好。

关键词：计算卸载;边缘计算;联盟博弈;分层博弈;依赖型任务