成果名称：	一种结合社交感知的计算任务网络参数优化方法及系统	关键字：		应用行业：
高新技术领域：		所在地：		知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	ZL202110287068	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：		成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：		课题来源：
第一完成单位名称：	华北电力大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	22.00	所属十强产业：

本发明公开了一种结合社交感知的计算任务网络参数优化方法及系统，涉及MEC‑D2D网络应用技术领域，包括确定研究区域对应的结合社交网络的MEC‑D2D网络架构、数据传输模型、消耗模型和社会信任矩阵；根据社会信任矩阵以及消耗模型中的数据执行消耗计算函数和数据传输消耗计算函数，确定研究区域对应的最大化长期系统网络效用函数和约束条件，并利用Lyapunov优化算法对最大化系统网络效用函数解耦，得到三个确定性优化目标函数；根据研究区域对应的计算任务数据总量和优化算法，对上述三个确定性优化目标函数求解，得到最优网络参数。本发明应用上述网络参数能够长期降低MEC‑D2D网络中设备执行过程和设备传输过程的能耗。