├── .idea ├── .gitignore ├── inspectionProfiles │ ├── Project_Default.xml │ └── profiles_settings.xml ├── misc.xml ├── modules.xml └── pycharm版本.iml ├── README.md ├── code ├── __pycache__ │ ├── firstLevelDecision.cpython-38.pyc │ ├── overloadDeterminationAndTaskScreening.cpython-38.pyc │ ├── paramGen.cpython-38.pyc │ ├── performanceIndicators.cpython-38.pyc │ ├── secondLevelDecision.cpython-38.pyc │ ├── secondLevelTriggerJudgment.cpython-38.pyc │ ├── thirdLevelDecision.cpython-38.pyc │ └── utils.cpython-38.pyc ├── finalDecision.py ├── firstLevelDecision.py ├── main.py ├── overloadDeterminationAndTaskScreening.py ├── paramGen.py ├── performanceIndicators.py ├── secondLevelDecision.py ├── secondLevelTriggerJudgment.py ├── thirdLevelDecision.py └── utils.py └── log ├── algorithm_performance.txt ├── final_decision.txt ├── first_level_decision.txt ├── overload_determination_task_screening.txt ├── param.txt ├── second_level_decision.txt ├── second_level_trigger_condition_judgment.txt ├── third_level_decision.txt └── utility.txt /.idea/.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 默认忽略的文件 2 | /shelf/ 3 | /workspace.xml 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 37 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/misc.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/modules.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/pycharm版本.iml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | The source code of algorithms in paper "Incentive-Driven Task Offloading and Collaborative Computing in Device-Assisted MEC Networks". 2 | https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10785569/ 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/firstLevelDecision.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/firstLevelDecision.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/overloadDeterminationAndTaskScreening.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/overloadDeterminationAndTaskScreening.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/paramGen.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/paramGen.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/performanceIndicators.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/performanceIndicators.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/secondLevelDecision.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/secondLevelDecision.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/secondLevelTriggerJudgment.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/secondLevelTriggerJudgment.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/thirdLevelDecision.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/thirdLevelDecision.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/__pycache__/utils.cpython-38.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/CPNGroup/Multi_Level_EC/f5d2b89e63da2348004f490be1d3ed104309077d/code/__pycache__/utils.cpython-38.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /code/finalDecision.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from utils import log_dict_to_file 2 | 3 | 4 | def finalDecision(param_dict, third_level_decision): 5 | final_decision = {} 6 | 7 | task_index_3 = third_level_decision["task_index_3"] 8 | task_process_location = third_level_decision["task_process_location"] 9 | M = param_dict["M"] 10 | # 最后将所有unknown的任务置为local 11 | for m in range(M): 12 | for task_index in task_index_3[m]: 13 | task_process_location[m][task_index] = 'local' 14 | 15 | final_decision["task_process_location"] = task_process_location 16 | log_dict_to_file(final_decision, "../log/final_decision.txt") 17 | return final_decision 18 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/firstLevelDecision.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from utils import compare_vectors 2 | import numpy as np 3 | from utils import log_dict_to_file 4 | 5 | 6 | def firstLevelDecision(param_dict): 7 | M = param_dict['M'] 8 | c_mi = param_dict['c_mi'] 9 | t_mi_max = param_dict['t_mi_max'] 10 | f_mi = param_dict['f_mi'] 11 | v_mi = param_dict['v_mi'] 12 | gamma = param_dict['gamma'] 13 | k_factory = param_dict['k_factory'] 14 | W_B = param_dict['W_B'] 15 | h_mi = param_dict['h_mi'] 16 | I_mi = param_dict['I_mi'] 17 | p_mi = param_dict['p_mi'] 18 | N0 = param_dict['N0'] 19 | L_mi = param_dict['L_mi'] 20 | N = param_dict['N'] 21 | t_mi_tran = param_dict['t_mi_tran'] 22 | 23 | first_level_decision = {} 24 | 25 | # td_mi在本地处理任务时需要提供的最小计算资源 26 | f_mi_loc = [] 27 | for m in range(M): 28 | f_mi_loc.append(c_mi[m] / t_mi_max[m]) 29 | 30 | # 获取指示向量，代表该任务是否能在本地处理 31 | indicator_vector = [] 32 | for m in range(M): 33 | indicator_vector.append(compare_vectors(f_mi[m], f_mi_loc[m])) 34 | 35 | # 用户本地处理任务时的效用 36 | u_mi_loc = [] 37 | for m in range(M): 38 | u_mi_loc.append(indicator_vector[m] * (v_mi[m] - gamma * k_factory * f_mi_loc[m] ** 2 * c_mi[m])) 39 | 40 | # ES m处理该任务时需要提供的计算资源量 *** 41 | f_m_mi = [] 42 | for m in range(M): 43 | f_m_mi.append(c_mi[m] / (t_mi_max[m] - t_mi_tran[m])) 44 | 45 | # 根据公式推导判断卸载决策： 46 | 47 | vector_tmp_1 = [] 48 | for m in range(M): 49 | vector_tmp_1.append(v_mi[m] - gamma * p_mi * t_mi_tran[m] - u_mi_loc[m]) 50 | 51 | vector_tmp_2 = [] 52 | for m in range(M): 53 | vector_tmp_2.append(k_factory * f_m_mi[m] ** 2 * c_mi[m]) 54 | 55 | # 第一级td_mi的临时卸载决策 56 | 57 | x_mi_opt_1 = [] 58 | for m in range(M): 59 | x_mi_opt_1.append(compare_vectors(vector_tmp_1[m], vector_tmp_2[m])) 60 | 61 | # 计算对应的最佳费用 62 | alpha_mi_opt_1 = [] 63 | for m in range(M): 64 | alpha_mi_opt_1.append(np.zeros(N[m])) 65 | 66 | for m in range(M): 67 | for i in range(N[m]): 68 | if x_mi_opt_1[m][i] == 1: 69 | tmp_1 = k_factory * f_m_mi[m][i] ** 2 * c_mi[m][i] 70 | tmp_2 = (v_mi[m][i] - gamma * p_mi * t_mi_tran[m][i] - u_mi_loc[m][i] + tmp_1) / 2 71 | tmp_3 = v_mi[m][i] - gamma * p_mi * t_mi_tran[m][i] - u_mi_loc[m][i] 72 | if tmp_1 < tmp_2 < tmp_3: 73 | alpha_mi_opt_1[m][i] = tmp_2 74 | elif tmp_2 <= tmp_1: 75 | alpha_mi_opt_1[m][i] = tmp_1 76 | else: 77 | alpha_mi_opt_1[m][i] = tmp_3 78 | else: 79 | alpha_mi_opt_1[m][i] = 0 80 | 81 | # 第一级结束后暂时决定要卸载的任务索引 82 | task_index_1 = [] 83 | for m in range(M): 84 | task_index_1.append([]) 85 | 86 | # 所有要卸载的任务 87 | task_offload_num = 0 88 | for m in range(M): 89 | for i in range(N[m]): 90 | if x_mi_opt_1[m][i] == 1: 91 | task_index_1[m].append(i) 92 | task_offload_num += 1 93 | 94 | first_level_decision["task_index_1"] = task_index_1 95 | first_level_decision["alpha_mi_opt_1"] = alpha_mi_opt_1 96 | first_level_decision["x_mi_opt_1"] = x_mi_opt_1 97 | first_level_decision["f_m_mi"] = f_m_mi 98 | first_level_decision["u_mi_loc"] = u_mi_loc 99 | first_level_decision["task_offload_num"] = task_offload_num 100 | 101 | log_dict_to_file(first_level_decision, '../log/first_level_decision.txt') 102 | return first_level_decision 103 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/main.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 主要包括ESP效用、算法运行时间、任务完成率 2 | from performanceIndicators import performanceIndicators 3 | from utils import log_dict_to_file 4 | import time 5 | 6 | iterations = 100 7 | esp_utility_sum = 0 8 | task_complete_rate_sum = 0 9 | algorithm_performance = {} 10 | 11 | # 记录开始时间 12 | start_time = time.time() 13 | 14 | for i in range(iterations): 15 | utility = performanceIndicators() 16 | esp_utility_sum += utility['esp_utility'] 17 | task_complete_rate_sum += utility['task_complete_rate'] 18 | 19 | # 记录结束时间 20 | end_time = time.time() 21 | 22 | # 计算代码的运行时间 23 | execution_time = (end_time - start_time)/iterations 24 | esp_utility_avg = esp_utility_sum / iterations 25 | task_complete_rate_avg = task_complete_rate_sum / iterations 26 | algorithm_performance['esp_utility'] = esp_utility_avg 27 | algorithm_performance['execution_time'] = execution_time 28 | algorithm_performance['task_complete_rate'] = task_complete_rate_avg 29 | log_dict_to_file(algorithm_performance, '../log/algorithm_performance.txt') 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/overloadDeterminationAndTaskScreening.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | from utils import log_dict_to_file 3 | 4 | 5 | def overloadDeterminationAndTaskScreening(param_dict, first_level_decision): 6 | # 超载判断 7 | # 先计算每个小区的边缘服务器需要提供的计算资源量 8 | M = param_dict['M'] 9 | f_m_mi = first_level_decision['f_m_mi'] 10 | x_mi_opt_1 = first_level_decision['x_mi_opt_1'] 11 | f_m = param_dict['f_m'] 12 | task_index_1 = first_level_decision['task_index_1'] 13 | alpha_mi_opt_1 = first_level_decision['alpha_mi_opt_1'] 14 | k_factory = param_dict['k_factory'] 15 | c_mi = param_dict['c_mi'] 16 | N = param_dict['N'] 17 | 18 | overload_determination_task_screening_dict = {} 19 | 20 | f_m_allocation = [] 21 | for m in range(M): 22 | f_m_allocation.append(sum(x_mi_opt_1[m] * f_m_mi[m])) 23 | 24 | # 超载的指示向量 25 | indicator_vector_overload = np.zeros(M) 26 | # 超载的计算资源量 27 | f_m_overload = np.zeros(M) 28 | for m in range(M): 29 | if f_m_allocation[m] > f_m: 30 | indicator_vector_overload[m] = 1 31 | f_m_overload[m] = f_m_allocation[m] - f_m 32 | 33 | # 筛选出在其他位置处理的任务 34 | task_index_screened = [] 35 | for m in range(M): 36 | task_index_screened.append([]) 37 | 38 | # 初始化每个ES剩余可用的计算资源量 39 | f_m_1_left = np.zeros((M,)) 40 | 41 | for m in range(M): 42 | if indicator_vector_overload[m] == 1: 43 | # 每个任务在ES上处理时给ES带来的效用(单位计算资源的效用) 44 | u_m_mi_1 = [] 45 | for task_index in task_index_1[m]: 46 | u_m_mi_1.append( 47 | (alpha_mi_opt_1[m][task_index] - k_factory * f_m_mi[m][task_index] ** 2 * c_mi[m][task_index]) / 48 | f_m_mi[m][task_index]) 49 | # 对列表进行降序排序，并获取排序后的索引 50 | sorted_indices = sorted(range(len(u_m_mi_1)), key=lambda x: u_m_mi_1[x], reverse=True) 51 | # 输出按降序排序的任务索引 52 | sorted_task_index_list = [task_index_1[m][i] for i in sorted_indices] 53 | # 开始筛选 54 | f_m_left = f_m 55 | for task_index in sorted_task_index_list: 56 | if f_m_mi[m][task_index] > f_m_left: 57 | task_index_screened[m].append(task_index) 58 | else: 59 | f_m_left = f_m_left - f_m_mi[m][task_index] 60 | f_m_1_left[m] = f_m_left 61 | else: 62 | f_m_1_left[m] = f_m - f_m_allocation[m] 63 | 64 | # 然后为已经确定的任务处理位置赋值（即在本地计算和确定了在主边缘服务器处理的任务） 65 | task_process_location = [] 66 | for m in range(M): 67 | task_process_location.append(['unkown'] * N[m]) 68 | for m in range(M): 69 | for i in range(N[m]): 70 | if x_mi_opt_1[m][i] == 0: 71 | task_process_location[m][i] = 'local' 72 | else: 73 | if not (i in task_index_screened[m]): 74 | task_process_location[m][i] = 'ES' + str(m) 75 | 76 | overload_determination_task_screening_dict['task_process_location'] = task_process_location 77 | overload_determination_task_screening_dict['f_m_1_left'] = f_m_1_left 78 | overload_determination_task_screening_dict['task_index_screened'] = task_index_screened 79 | overload_determination_task_screening_dict['indicator_vector_overload'] = indicator_vector_overload 80 | overload_determination_task_screening_dict['f_m_overload'] = f_m_overload 81 | 82 | log_dict_to_file(overload_determination_task_screening_dict, '../log/overload_determination_task_screening.txt') 83 | return overload_determination_task_screening_dict 84 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/paramGen.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import random 2 | import numpy as np 3 | from utils import log_dict_to_file 4 | 5 | 6 | def paramGen(): 7 | param_dict = {} # 定义参数字典 8 | 9 | # 定义参数 10 | M = random.randint(2, 5) # 蜂窝小区的数量 11 | N = np.random.randint(200, 800, M) # 每个蜂窝小区中用户的数量 12 | K = np.random.randint(20, 40, M) # 每个蜂窝小区中空闲设备的数量 13 | 14 | k_factory = 5 * 10 ** (-27) # CPU芯片的能效系数 15 | 16 | # td_mi任务最大容忍延迟 *** 17 | t_mi_max = [] 18 | for m in range(M): 19 | t_mi_max.append(np.random.uniform(0.05, 2, N[m])) 20 | 21 | # td_mi的任务所需CPU周期数 22 | c_mi_min = 0.5 * 10 ** 8 # td_mi的任务处理所需的最少CPU数量 23 | c_mi_max = 0.5 * 10 ** 9 # td_mi的任务处理所需的最多CPU数量 24 | c_mi = [] 25 | for m in range(M): 26 | c_mi.append(np.random.uniform(c_mi_min, c_mi_max, N[m])) 27 | 28 | # td_mi的本地计算能力 29 | f_mi_min = 0.5 * 10 ** 8 # td_ij的本地计算资源最小值 30 | f_mi_max = 1 * 10 ** 9 # td_ij的本地计算资源最大值 31 | f_mi = [] 32 | for m in range(M): 33 | f_mi.append(np.random.uniform(f_mi_min, f_mi_max, N[m])) 34 | 35 | f_m = 10 * 10 ** 10 # ES i的计算资源量 *** 36 | 37 | # td_mi任务的价值 38 | v_mi = [] 39 | for m in range(M): 40 | v_mi.append(np.random.uniform(5, 10, N[m])) 41 | 42 | gamma = 1 # 单位能耗的成本 43 | W_B = 20 * 10 ** 6 # 20MHz，每个子信道的带宽 44 | N0 = 10 ** (-13) # -100dBm 背景噪声功率 45 | 46 | # 每个td_mi受到的小区间干扰 47 | I_mi = [] 48 | for m in range(M): 49 | I_mi.append(np.random.uniform(N0 * 10, N0 * 1000, N[m])) 50 | 51 | # 每个ad_mk受到的小区间干扰 52 | I_mk = [] 53 | for m in range(M): 54 | I_mk.append(np.random.uniform(N0 * 10, N0 * 1000, K[m])) 55 | 56 | p_mi = 2 # 2W 每个td_mi的发射功率 57 | 58 | p_m = 20 # 20W BS的发射功率 59 | 60 | # 每个设备与BS之间的信道增益 61 | h_mi = [] 62 | for m in range(M): 63 | h_mi.append(np.random.uniform(1 * 10 ** (-6), 1 * 10 ** (-4), N[m])) 64 | 65 | # td_mi的任务数据量 66 | L_mi_max = 5 * 10 ** 5 # 用户任务数据量最大值 67 | L_mi_min = 2 * 10 ** 5 # 用户任务数据量最小值 68 | L_mi = [] 69 | for m in range(M): 70 | L_mi.append(np.random.uniform(L_mi_min, L_mi_max, N[m])) 71 | 72 | R_between_ES = np.random.uniform(1 * 10 ** 9, 1 * 10 ** 10, (M, M)) # 不同BS之间的数据传输速率 73 | 74 | # ad_mk的本地计算能力 75 | f_mk_min = 2 * 10 ** 9 # ad_mk的本地计算资源最小值 76 | f_mk_max = 6 * 10 ** 9 # ad_mk的本地计算资源最大值 77 | f_mk = [] 78 | for m in range(M): 79 | f_mk.append(np.random.uniform(f_mk_min, f_mk_max, K[m])) 80 | 81 | # 每个ad_mk与BS之间的信道增益 82 | h_mk = [] 83 | for m in range(M): 84 | h_mk.append(np.random.uniform(1 * 10 ** (-6), 1 * 10 ** (-4), K[m])) 85 | 86 | # 每个ad_mk对自己每个CPU周期的报价 87 | a_mk = [] 88 | for m in range(M): 89 | a_mk.append(np.random.uniform(1 * 10 ** (-9), 1 * 10 ** (-8), K[m])) 90 | 91 | # td_mi将数据传输给BS的速率 92 | R_mi = [] 93 | for m in range(M): 94 | R_mi.append(W_B * np.log2(1 + p_mi * h_mi[m] ** 2 / (N0 + I_mi[m]))) 95 | 96 | # td_mi将数据传输给BS的时延 97 | t_mi_tran = [] 98 | for m in range(M): 99 | t_mi_tran.append(L_mi[m] / R_mi[m]) 100 | 101 | param_dict['M'] = M 102 | param_dict['N'] = N 103 | param_dict['K'] = K 104 | param_dict['k_factory'] = k_factory 105 | param_dict['t_mi_max'] = t_mi_max 106 | param_dict['c_mi'] = c_mi 107 | param_dict['f_mi'] = f_mi 108 | param_dict['f_m'] = f_m 109 | param_dict['v_mi'] = v_mi 110 | param_dict['gamma'] = gamma 111 | param_dict['W_B'] = W_B 112 | param_dict['N0'] = N0 113 | param_dict['I_mi'] = I_mi 114 | param_dict['I_mk'] = I_mk 115 | param_dict['p_mi'] = p_mi 116 | param_dict['p_m'] = p_m 117 | param_dict['h_mi'] = h_mi 118 | param_dict['L_mi'] = L_mi 119 | param_dict['R_between_ES'] = R_between_ES 120 | param_dict['f_mk'] = f_mk 121 | param_dict['h_mk'] = h_mk 122 | param_dict['a_mk'] = a_mk 123 | param_dict['R_mi'] = R_mi 124 | param_dict['t_mi_tran'] = t_mi_tran 125 | 126 | log_dict_to_file(param_dict, '../log/param.txt') 127 | return param_dict 128 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/performanceIndicators.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from thirdLevelDecision import thirdLevelDecision 2 | from paramGen import paramGen 3 | from firstLevelDecision import firstLevelDecision 4 | from secondLevelDecision import secondLevelDecision 5 | from secondLevelTriggerJudgment import secondLevelTriggerJudgment 6 | from overloadDeterminationAndTaskScreening import overloadDeterminationAndTaskScreening 7 | from utils import log_dict_to_file 8 | import numpy as np 9 | 10 | 11 | def performanceIndicators(): 12 | param_dict = paramGen() 13 | first_level_decision = firstLevelDecision(param_dict) 14 | overload_determination_task_screening_dict = overloadDeterminationAndTaskScreening(param_dict, first_level_decision) 15 | second_level_trigger_condition_judgment = secondLevelTriggerJudgment(param_dict, 16 | overload_determination_task_screening_dict) 17 | second_level_decision = secondLevelDecision(second_level_trigger_condition_judgment, 18 | overload_determination_task_screening_dict, param_dict, 19 | first_level_decision) 20 | third_level_decision = thirdLevelDecision(param_dict, first_level_decision, second_level_decision) 21 | task_process_location = third_level_decision['task_process_location'] 22 | ad_utility_3 = third_level_decision['ad_utility_3'] 23 | M = param_dict['M'] 24 | N = param_dict['N'] 25 | K = param_dict['K'] 26 | u_mi_loc = first_level_decision['u_mi_loc'] 27 | alpha_mi_opt_1 = first_level_decision["alpha_mi_opt_1"] 28 | gamma = param_dict['gamma'] 29 | p_mi = param_dict['p_mi'] 30 | t_mi_tran = param_dict['t_mi_tran'] 31 | v_mi = param_dict['v_mi'] 32 | f_m_mi = first_level_decision['f_m_mi'] 33 | k_factory = param_dict['k_factory'] 34 | c_mi = param_dict['c_mi'] 35 | L_mi = param_dict['L_mi'] 36 | R_between_ES = param_dict['R_between_ES'] 37 | t_mi_max = param_dict['t_mi_max'] 38 | task_ES_utility_3 = third_level_decision['task_ES_utility_3'] 39 | task_index_3 = third_level_decision['task_index_3'] 40 | 41 | utility = {} 42 | task_td_utility = [] 43 | for m in range(M): 44 | task_td_utility.append(np.zeros(N[m])) 45 | 46 | task_ES_utility = [] 47 | for m in range(M): 48 | task_ES_utility.append(np.zeros(N[m])) 49 | 50 | ad_utility = ad_utility_3 51 | 52 | for m in range(M): 53 | for i in range(N[m]): 54 | if task_process_location[m][i] == "local": 55 | task_td_utility[m][i] = u_mi_loc[m][i] 56 | elif task_process_location[m][i] == "ES" + str(m): 57 | task_td_utility[m][i] = v_mi[m][i] - alpha_mi_opt_1[m][i] - gamma * p_mi * t_mi_tran[m][i] 58 | task_ES_utility[m][i] = alpha_mi_opt_1[m][i] - k_factory * f_m_mi[m][i] ** 2 * c_mi[m][i] 59 | elif task_process_location[m][i].startswith("ES"): 60 | task_td_utility[m][i] = v_mi[m][i] - alpha_mi_opt_1[m][i] - gamma * p_mi * t_mi_tran[m][i] 61 | n = int(task_process_location[m][i][-1]) 62 | t_m_to_n_tran = L_mi[m][i] / R_between_ES[m][n] 63 | f_m_to_n_need = c_mi[m][i] / (t_mi_max[m][i] - t_m_to_n_tran - t_mi_tran[m][i]) 64 | task_ES_utility[m][i] = alpha_mi_opt_1[m][i] - k_factory * f_m_to_n_need ** 2 * c_mi[m][i] 65 | elif task_process_location[m][i].startswith("AD"): 66 | task_td_utility[m][i] = v_mi[m][i] - alpha_mi_opt_1[m][i] - gamma * p_mi * t_mi_tran[m][i] 67 | task_ES_utility[m][i] = task_ES_utility_3[m][i] 68 | 69 | # 获取每个小区中TD和AD效用的均值 70 | td_cell_avg_utility = np.zeros(M) 71 | ad_cell_avg_utility = np.zeros(M) 72 | for m in range(M): 73 | td_cell_avg_utility[m] = np.mean(task_td_utility[m]) 74 | ad_cell_avg_utility[m] = np.mean(ad_utility[m]) 75 | 76 | # 获取所有TD和AD效用的均值 77 | td_avg_utility = sum(td_cell_avg_utility) / M 78 | ad_avg_utility = sum(ad_cell_avg_utility) / M 79 | # 获取ESP的效用 80 | esp_utility = sum([np.sum(arr) for arr in task_ES_utility]) 81 | 82 | # 任务完成率 83 | task_num_total = first_level_decision['task_offload_num'] 84 | task_uncomplete_sum = 0 85 | for m in range(M): 86 | task_num_total += N[m] 87 | task_uncomplete_sum += len(task_index_3[m]) 88 | 89 | task_complete_rate = (task_num_total - task_uncomplete_sum) / task_num_total 90 | 91 | utility["task_td_utility"] = task_td_utility 92 | utility["task_ES_utility"] = task_ES_utility 93 | utility["ad_utility"] = ad_utility 94 | utility["td_cell_avg_utility"] = td_cell_avg_utility 95 | utility["ad_cell_avg_utility"] = ad_cell_avg_utility 96 | utility["td_avg_utility"] = td_avg_utility 97 | utility["ad_avg_utility"] = ad_avg_utility 98 | utility["esp_utility"] = esp_utility 99 | utility["task_complete_rate"] = task_complete_rate 100 | log_dict_to_file(utility, "../log/utility.txt") 101 | return utility 102 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/secondLevelDecision.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import copy 2 | from utils import log_dict_to_file 3 | 4 | 5 | def secondLevelDecision(second_level_trigger_condition_judgment, overload_determination_task_screening_dict, param_dict, first_level_decision): 6 | second_level_decision = {} 7 | second_level_trigger = second_level_trigger_condition_judgment["second_level_trigger"] 8 | offload_cell = second_level_trigger_condition_judgment["offload_cell"] 9 | receive_cell = second_level_trigger_condition_judgment["receive_cell"] 10 | task_index_screened = overload_determination_task_screening_dict["task_index_screened"] 11 | f_m_overload = overload_determination_task_screening_dict["f_m_overload"] 12 | f_m_1_left = overload_determination_task_screening_dict["f_m_1_left"] 13 | R_between_ES = param_dict["R_between_ES"] 14 | L_mi = param_dict["L_mi"] 15 | c_mi = param_dict["c_mi"] 16 | t_mi_max = param_dict["t_mi_max"] 17 | t_mi_tran = param_dict["t_mi_tran"] 18 | alpha_mi_opt_1 = first_level_decision["alpha_mi_opt_1"] 19 | gamma = param_dict["gamma"] 20 | k_factory = param_dict["k_factory"] 21 | task_process_location = overload_determination_task_screening_dict["task_process_location"] 22 | 23 | # 初始化参与第三级任务调度的索引 24 | task_index_3 = copy.deepcopy(task_index_screened) 25 | f_m_2_left = copy.deepcopy(f_m_1_left) 26 | if second_level_trigger == 1: 27 | print("第二级触发条件满足") 28 | # 先确定小区的优先级(卸载小区的优先级，超载的计算资源量越多的小区的优先级越高) 29 | f_m_overload_2 = [] 30 | for m in offload_cell: 31 | f_m_overload_2.append(f_m_overload[m]) 32 | # 对列表进行降序排序，并获取排序后的索引 33 | sorted_indices = sorted(range(len(f_m_overload_2)), key=lambda x: f_m_overload_2[x], reverse=True) 34 | # 输出按降序排序的任务索引 35 | # 卸载小区索引优先级排序 36 | sorted_offload_cell_index_list = [offload_cell[i] for i in sorted_indices] 37 | 38 | # 开始第二级任务调度 39 | for m in sorted_offload_cell_index_list: 40 | # 开始对要卸载目的地进行优先级排序 41 | # 拿到从当前小区到各个卸载目的地小区的速率 42 | R_m_to_receive_cell = R_between_ES[m][receive_cell] 43 | 44 | sorted_indices = sorted(range(len(R_m_to_receive_cell)), key=lambda x: R_m_to_receive_cell[x], reverse=True) 45 | sorted_receive_cell_index_list = [receive_cell[i] for i in sorted_indices] 46 | 47 | # 开始确定每个任务的处理位置，并且筛选出参与第三级调度的任务 48 | for i in task_index_screened[m]: 49 | for n in sorted_receive_cell_index_list: 50 | # 计算卸载到该小区需要的计算资源量 51 | t_m_to_n_tran = L_mi[m][i] / R_between_ES[m][n] 52 | f_m_to_n_need = c_mi[m][i] / (t_mi_max[m][i] - t_m_to_n_tran - t_mi_tran[m][i]) 53 | # 还要计算效用是否非负，仿真时忽略了源BS的数据转发能耗 54 | u_m_to_n = alpha_mi_opt_1[m][i] - gamma * k_factory * f_m_to_n_need ** 2 * c_mi[m][i] 55 | if f_m_to_n_need <= f_m_2_left[n] and u_m_to_n > 0: 56 | # print("第二级调度成功") 57 | task_process_location[m][i] = 'ES' + str(n) 58 | f_m_2_left[n] = f_m_2_left[n] - f_m_to_n_need 59 | task_index_3[m].remove(i) 60 | break 61 | 62 | second_level_decision["task_index_3"] = task_index_3 63 | second_level_decision["f_m_2_left"] = f_m_2_left 64 | second_level_decision["task_process_location"] = task_process_location 65 | log_dict_to_file(second_level_decision, "../log/second_level_decision.txt") 66 | return second_level_decision 67 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/secondLevelTriggerJudgment.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from utils import log_dict_to_file 2 | 3 | 4 | def secondLevelTriggerJudgment(param_dict, overload_determination_task_screening_dict): 5 | second_level_trigger_condition_judgment = {} 6 | 7 | M = param_dict['M'] 8 | indicator_vector_overload = overload_determination_task_screening_dict['indicator_vector_overload'] 9 | 10 | # 对蜂窝小区进行分类 11 | # 确定接收方和卸载方 12 | offload_cell = [] 13 | receive_cell = [] 14 | 15 | for m in range(M): 16 | if indicator_vector_overload[m] == 1: 17 | offload_cell.append(m) 18 | else: 19 | receive_cell.append(m) 20 | 21 | second_level_trigger = 1 22 | if len(offload_cell) == 0 or len(receive_cell) == 0: 23 | second_level_trigger = 0 24 | 25 | second_level_trigger_condition_judgment['second_level_trigger'] = second_level_trigger 26 | second_level_trigger_condition_judgment['offload_cell'] = offload_cell 27 | second_level_trigger_condition_judgment['receive_cell'] = receive_cell 28 | 29 | log_dict_to_file(second_level_trigger_condition_judgment, '../log/second_level_trigger_condition_judgment.txt') 30 | return second_level_trigger_condition_judgment 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/thirdLevelDecision.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | from utils import log_dict_to_file 3 | 4 | 5 | def thirdLevelDecision(param_dict, first_level_decision, second_level_decision): 6 | M = param_dict['M'] 7 | N0 = param_dict['N0'] 8 | W_B = param_dict['W_B'] 9 | p_m = param_dict['p_m'] 10 | h_mk = param_dict['h_mk'] 11 | I_mk = param_dict['I_mk'] 12 | f_mk = param_dict['f_mk'] 13 | task_index_3 = second_level_decision['task_index_3'] 14 | N = param_dict['N'] 15 | K = param_dict['K'] 16 | L_mi = param_dict['L_mi'] 17 | t_mi_max = param_dict['t_mi_max'] 18 | c_mi = param_dict['c_mi'] 19 | t_mi_tran = param_dict['t_mi_tran'] 20 | gamma = param_dict['gamma'] 21 | alpha_mi_opt_1 = first_level_decision['alpha_mi_opt_1'] 22 | a_mk = param_dict['a_mk'] 23 | task_process_location = second_level_decision['task_process_location'] 24 | 25 | third_level_decision = {} 26 | 27 | # BS将数据传输给ad_mk的速率 28 | R_mk = [] 29 | for m in range(M): 30 | R_mk.append(W_B * np.log2(1 + p_m * h_mk[m] ** 2 / (N0 + I_mk[m]))) 31 | 32 | # 初始化各个ADs剩余的计算资源量 33 | f_mk_left = f_mk 34 | # 初始化第三级决策中每个任务给ES带来的效用 35 | task_ES_utility_3 = [] 36 | for m in range(M): 37 | task_ES_utility_3.append(np.zeros(N[m])) 38 | # 初始化每个ADs的收益 39 | ad_utility_3 = [] 40 | for m in range(M): 41 | ad_utility_3.append(np.zeros(K[m])) 42 | for m in range(M): 43 | if len(task_index_3[m]) == 0: 44 | continue 45 | else: 46 | # 对ADs的索引以及报价按照报价的升序排列 47 | sorted_indices = sorted(range(len(a_mk[m])), key=lambda x: a_mk[m][x]) 48 | sorted_ad_mk = [a_mk[m][i] for i in sorted_indices] 49 | print("第", m, "个小区开始第三级调度决策") 50 | # 先计算任务对每个ADs的报价 51 | for task_index in task_index_3[m]: 52 | 53 | # 计算该任务到每个AD的传输时间 54 | t_mk_tran = L_mi[m][task_index] / R_mk[m] 55 | # 计算在各个AD剩余的计算时间 56 | t_left_comp = t_mi_max[m][task_index] - t_mi_tran[m][task_index] - t_mk_tran 57 | # 计算各个AD需要为该任务提供的计算资源量 58 | f_mk_need = c_mi[m][task_index] / t_left_comp 59 | # 计算传输开销 60 | cost_mk_tran = gamma * p_m * t_mk_tran 61 | # 计算ES留给各个ADs计算资源的报价 62 | alpha_mi_left = alpha_mi_opt_1[m][task_index] - cost_mk_tran 63 | # 计算ES对各个ADs单位CPU周期的报价 64 | b_mk_per_cpu = alpha_mi_left / c_mi[m][task_index] 65 | # print("第",m,"个小区第",task_index,"个任务对各个AD的报价:",b_mk_per_cpu) 66 | for k in range(len(sorted_ad_mk) - 1): 67 | if f_mk_left[m][sorted_indices[k]] >= f_mk_need[sorted_indices[k]] and \ 68 | b_mk_per_cpu[sorted_indices[k]] > sorted_ad_mk[k + 1]: 69 | task_process_location[m][task_index] = 'AD' + str(m) + "_" + str(sorted_indices[k]) 70 | f_mk_left[m][sorted_indices[k]] = f_mk_left[m][sorted_indices[k]] - f_mk_need[sorted_indices[k]] 71 | task_index_3[m].remove(task_index) 72 | task_ES_utility_3[m][task_index] = (b_mk_per_cpu[sorted_indices[k]] - sorted_ad_mk[k + 1]) * \ 73 | f_mk_need[ 74 | sorted_indices[k]] 75 | ad_utility_3[m][sorted_indices[k]] = ad_utility_3[m][sorted_indices[k]] + ( 76 | sorted_ad_mk[k + 1] - sorted_ad_mk[k]) * f_mk_need[sorted_indices[k]] 77 | break 78 | # 第三级调度决策后每个任务对ES的效用和ADs的效用 79 | # print("task_utility:",task_utility) 80 | # print("ad_utility:",ad_utility) 81 | 82 | third_level_decision['task_ES_utility_3'] = task_ES_utility_3 83 | third_level_decision['ad_utility_3'] = ad_utility_3 84 | third_level_decision['task_index_3'] = task_index_3 85 | third_level_decision['task_process_location'] = task_process_location 86 | 87 | log_dict_to_file(third_level_decision, '../log/third_level_decision.txt') 88 | return third_level_decision 89 | -------------------------------------------------------------------------------- /code/utils.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 日志打印 2 | 3 | import logging 4 | 5 | 6 | def log_dict_to_file(dictionary, file_path): 7 | # 创建新的日志记录器 8 | logger = logging.getLogger(__name__) 9 | 10 | # 移除之前的所有处理程序 11 | for handler in logger.handlers[:]: 12 | logger.removeHandler(handler) 13 | 14 | # 配置日志 15 | logger.setLevel(logging.INFO) 16 | handler = logging.FileHandler(file_path, mode='w') 17 | formatter = logging.Formatter('%(message)s') 18 | handler.setFormatter(formatter) 19 | logger.addHandler(handler) 20 | 21 | # 遍历字典，将键值对写入日志 22 | for key, value in dictionary.items(): 23 | logger.info(f"{key}: {value}") 24 | 25 | 26 | def compare_vectors(vec1, vec2): 27 | # 比较两个向量，生成新的向量,如果vec1>vec2，则返回1，否则返回0 28 | compared_result = (vec1 > vec2).astype(int) 29 | return compared_result 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /log/algorithm_performance.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | esp_utility: 2107.9260960685056 2 | execution_time: 0.13577867031097413 3 | task_complete_rate: 0.9949789646127233 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /log/final_decision.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | task_process_location: [['ES0', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'ES0', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 'ES0', 'local', 'local', 'local', 'local', 'ES0', 'local', 'ES0', 'local', 'ES0', 'local', 'local', 'ES0', 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