电子学报 ›› 2022, Vol. 50 ›› Issue (9): 2134-2145.DOI: 10.12263/DZXB.20210296

• 学术论文 • 上一篇    下一篇

边缘计算中基于综合信任评价的任务卸载策略

熊小峰1, 黄淳岚1,2, 乐光学1,2, 戴亚盛2, 杨晓慧2, 杨忠明1,2   

  1. 1.江西理工大学理学院,江西 赣州 341000
    2.嘉兴学院信息科学与工程学院,浙江 嘉兴 314001
  • 收稿日期:2021-03-01 修回日期:2021-08-10 出版日期:2022-09-25
    • 通讯作者:
    • 乐光学
    • 作者简介:
    • 熊小峰 男,1965年6月出生于江西赣州,江西理工大学教授,主要研究方向为数学建模与算法优化. E-mail: xxf_gz@163.com
      黄淳岚 女,1997年4月出生于浙江嘉兴,硕士研究生,主要研究方向为边缘计算与协同服务. E-mail: huangcl_lan@163.com
      乐光学 男, 1963年11月出生于贵州天柱,博士,嘉兴学院教授,IEEE会员,CCF会员,研究领域包括边缘计算、多云融合与协同服务、无线 Mesh 网络和移动云计算.
      戴亚盛 男, 1993年8月出生于浙江宁波,博士研究生,主要研究方向为边缘计算多云融合与协同服务.
      杨晓慧 女, 1996年5月出生于山西运城,博士研究生,CCF会员,主要研究方向为边缘计算与协同服务.
      杨忠明 男,1998年8月出生于贵州贵阳,硕士研究生,主要研究方向为边缘计算与协同服务.
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (U19B2015)

Task Offloading Scheme Based on Comprehensive Trust Evaluation in Edge Computing

XIONG Xiao-feng1, HUANG Chun-lan1,2, YUE Guang-xue1,2, DAI Ya-sheng2, YANG Xiao-hui2, YANG Zhong-ming1,2   

  1. 1.College of Science,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,Jiangxi 341000,China
    2.College of Mathematical Information and Engineering,Jiaxing University,Jiaxing,Zhejiang 314001,China
  • Received:2021-03-01 Revised:2021-08-10 Online:2022-09-25 Published:2022-10-26
    • Corresponding author:
    • YUE Guang-xue

摘要:

针对边缘计算中存在虚假欺骗、搭便车等不良行为导致资源浪费和卸载服务低效的问题,提出一种基于综合信任评价的任务卸载(Task Offloading scheme based on Comprehensive Trust Evaluation, TOCTE)策略. 建立节点信任遗忘函数,以任务真实性和节点卸载协作行为特征为约束,构建节点间卸载请求和协作信任评价模型,识别并过滤网络中的虚假任务和不良协作节点. 设计搜索发现概率优化粒子群算法,规避节点重复利用引起的节点过载,提高边缘计算任务卸载效率和资源有效利用. 仿真实验表明,TOCTE策略模型真实任务执行成功率达到59.22%,资源损耗率最低达到6.35%,能有效抑制和过滤虚假任务,降低资源损耗.

关键词: 边缘计算, 可信卸载, 任务过滤, 综合评价, 粒子群算法

Abstract:

In edge computing, waste of resources and inefficient offloading services are key issues caused by bad behaviors such as false deception and free-riding. To address the selfishness key issues, a task offloading scheme based on comprehensive trust evaluation(TOCTE) is proposed. By establishing nodes trust forgetting function, and taking task authenticity and nodes offloading cooperative behavior characteristics as constraints, the offloading request and cooperative trust evaluation models between nodes are constructed to identify and filter false tasks and bad cooperative nodes in the network. Particle swarm algorithm based on search discovery probability is designed to avoid the node overload caused by the repeatedly utilization of nodes, improve task offloading efficiency and resource utilization of edge computing. The simulation results show that the real task execution success rate and the lowest resource consumption rate of TOCTE are 59.22% and 6.35%. TOCTE model can effectively suppress and filter false tasks, and reduce resource consumption.

Key words: edge computing, trusted offloading, task filtering, comprehensive evaluation, particle swarm algorithm

中图分类号: