來源：中國指揮與控制學會

作者：CICC

摘要

針對后勤資產管理系統“本地—云”結構的不足，設計了邊緣計算卸載決策與資源分配服務聯合優化算法，將原始數據解算任務卸載至邊緣端，提供更優卸載決策與資源分配方式。根據任務、計算能力、功率等信息建立時延能耗系統代價模型，基于二分法、拉格朗日乘子法、改進的粒子群算法完成問題的求解，實現多用戶多節點有云參與的聯合迭代尋優。實驗結果表明，該方法有效降低系統總代價，降低Random算法總代價的59.34%，Greedy算法的45.74%，STPSO算法的24.07%。

固定資產管理是企事業單位中一項非常嚴肅，政策性、原則性、技術性很強的后勤工作，它將把控資產信息、提高管理效率、降低支出成本作為管理目標，提升了企業的資產管理水平[1]。早在2020年，財政部發布了《關于加強行政事業單位固定資產管理的通知》，來加強事業單位的后勤資產管理水平。除此之外，我國在軍事后勤建設的投入逐年增加，后勤工作會議指出：加快建設現代軍事物流體系和軍隊現代資產管理體系[2]。無論軍事還是民用，后勤資產管理建設都是現階段發展重點，必須探索出一條能夠推進后勤資產管理工作向現代化和智能化方向發展的道路，引領我國后勤資產管理實力邁向新臺階。

我國資產管理經歷手工記賬、二三維條碼的發展過程，形成了信息化管理系統。由于資產管理特殊性，現有系統普遍存在以下問題：精細化程度低、平臺功能有限；資產辨認與定位難、可視化程度低；編碼體系不統一、編碼覆蓋信息不全[3]。因此，結合傳感定位、網格剖分、實時監控等技術，建設統一后勤資產業務管理平臺，實現可以為全天候、全地域環境提供精細化保障的“可視化后勤”，是現代后勤建設的主要目標[4]。

專家學者對相關技術開展研究來提升資產管理系統服務水平。LIN Y完成了基于射頻識別的倉庫研究與實踐物流管理系統設計，針對倉儲管理中手工作業多、效率低的問題，設計了基于射頻識別（radio frequency identification，RFID）倉庫自動化解決方案，滿足大型倉儲企業需求[5]。WANG T等利用RFID技術建立基于物聯網技術的固定資產管理平臺，實現合理高效使用和部署固定資產，優化和簡化管理過程，確保得到可靠和完整的資產數據[6]。LEE C等提出了一種基于藍牙定位用于跟蹤資產的室內定位系統，實現一種經濟高效的資產管理解決方案[7]。

應用北斗網格剖分技術解算資產位置構建統一定位編碼標準，基于RFID系統、北斗定位系統、攝像頭等設備采集資產數據，利用軟件及數據庫技術實現具備實時監控與資產可視化功能的先進資產管理系統。在后勤資產管理系統發展過程中，傳統系統構架直接將企業管理系統連接至后勤云計算中心，隨著接入硬件設備逐漸增多，大量原始數據未經過解算全部上傳至云端會占用更多的帶寬和服務器資源，給系統的運維帶來極大資源負擔，也不利于對資產環境視頻監控畫面進行實時調取，在一定程度上影響用戶體驗，限制了后勤資產管理系統向現代化發展[8]。

云計算、聯邦學習、邊緣計算等分布式計算技術被提出用于協調共享資源的使用，邊緣計算具有實時性高、計算能力強、帶寬高、安全性高等優點，在眾多通信新技術中脫穎而出[9]。在系統構架中引入邊緣層，能在數據源頭實現定位、RFID標簽等原始數據的及時處理與響應，向云端直接傳輸解碼結果減少數據傳輸消耗。同時邊緣計算及多碼流處理技術的結合運用，也為實時視頻監控需求提供了解決方案，能夠提高視頻圖像數據價值，降低帶寬與時延，提高處理效率。

邊緣計算技術核心是基于分布式邊緣服務器，在數據源頭提供具有網絡、計算、存儲等功能的服務器節點，完成被卸載的計算任務，經過資源分配等步驟將結果返回設備端[10]。為了提升技術服務性能，本文針對邊緣計算服務模型中資源分配、計算卸載兩項業務開展研究，優化調度模型、尋找更佳的控制策略來提供最優服務。

相關專家也對邊緣計算計算卸載以及資源分配等問題開展相關研究，SONG H K等研究了無線邊緣網絡中邊緣計算服務器部署和用戶卸載關聯的網絡，設計了一種改進遺傳算法來解決該問題，有效減少平均服務延遲[11]。TANG C G等提出了一個通用的支持緩存的車載邊緣計算方案，同時考慮任務緩存帶來的響應延遲和能耗，同其他算法相比具有優勢性[12]。XU F等提出了兩階段計算卸載算法，能夠有效降低時延[13]。黃冬晴等提出一種面向多用戶的聯合計算卸載和資源分配策略，利用拉格朗日乘子法獲得最佳計算資源分配，基于貪心算法獲得最佳卸載決策，不斷迭代降低系統成本[14]。

目前許多專家對資產管理系統進行優化，開展邊緣計算技術業務研究，但大多針對單一目標進行優化設計。也有不少專家對單一業務進行多目標優化，例如針對卸載決策或資源分配問題進行時延能耗多目標優化。隨著研究不斷深入，逐漸向多業務聯合優化方向發展，也提出了計算卸載和資源分配聯合優化的概念，通過不斷迭代兩個業務問題的求解獲得更優解。由于聯合優化計算過程復雜，現有論文一般采用復雜度較低的算法來求解卸載決策計算問題，例如文獻[14]采用貪心算法計算。因此，本文研究計算卸載和資源分配問題，基于數學推導解決計算資源分配問題，基于進化類算法計算卸載決策，迭代計算聯合優化時延和能耗兩個目標，得到最優控制策略。

審核編輯：湯梓紅