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function [TaskComputationSpeed,AvgFinishtime] = P2_infocom_network(Tasknum,userNum,Servernum,Cache,Possionrate,Possionrate_sum,Taskgraph,Transferrate,Transferrate_network,Computespeed_Local,ComputeSpeed_server)
%当外层缓存策略固定，内层做计算资源的分配，这是内层函数
%现在不考虑边，每个任务单独考虑
%2021/1/23，修改rank的计算方式，是直接从合成的DAG中得到，而不是分别计算这个任务在每个用户DAG中的rank，然后求泊松参数的加权平均
Possionrate_total = 0;%所有用户的泊松分布参数之和，注意与Possionrate_sum数组每种类型任务泊松参数之和 是不一样的
for i=1:userNum
Possionrate_total = Possionrate_total + Possionrate(i);
end
Cachelocation = zeros(1,Tasknum);%Cachelocation(i)表示任务i被缓存到哪台服务器，0表示没被缓存
Cachestatus = zeros(1,Tasknum);%0表示没被缓存，1表示没有计算资源竞争，2表示存在计算资源竞争
for j=1:Servernum
count = 0; %第j台边缘服务器缓存了几种类型任务
for i=1:Tasknum
if Cache(i,j) == 1
count = count + 1;
end
end
for i=1:Tasknum
if Cache(i,j) == 1
Cachelocation(i) = j;
if count == 1
Cachestatus(i) = 1;
else
Cachestatus(i) = 2;
end
end
end
end
TaskTime = zeros(Tasknum);%各任务计算时间
for i=1:Tasknum
if Cachestatus(i) == 0%任务i没被缓存，在本地执行
TaskTime(i) = Cal_ComputetimeLocal(i,userNum,Possionrate,Possionrate_sum,Computespeed_Local,Taskgraph);
else %在服务器上计算，都按所在服务器的最大速度来执行
TaskTime(i) = Cal_ComputetimeServer(i,userNum,Servernum,Cache,ComputeSpeed_server,Possionrate_sum,Taskgraph);
end
end
%现在直接从合成的DAG拓扑中得到每个任务的rank值，不需要分别计算该任务在每个用户DAG中的优先级，然后根据泊松分布参数的权重得到该任务最终rank值
%现在每个任务的rank值到最后一个任务的最长路径长度）就是任务本身的执行时间
rank_combine = zeros(1,Tasknum);
for i=1:Tasknum
rank_combine(i) = TaskTime(i);
end
% rank = zeros(Tasknum,userNum);
% for k = 1:userNum
% for i = 1:Tasknum
% if Taskgraph(i,i,k) == 0
% rank(i,k) = 0;
% else %现在不考虑边，优先级（到最后一个任务的最长路径长度）就是任务本身的执行时间
% rank(i,k) = TaskTime(i);
% end
% end
% end
% rank_combine = zeros(1,Tasknum);%把每个DAG中计算出的各任务rank取加权平均。得到每个任务的rank值
% for j=1:userNum
% for i=1:Tasknum
% rank_combine(i) = rank_combine(i) + rank(i,j)* Possionrate(j)/Possionrate_total;
% end
% end
%在服务器执行的任务被分配的计算速度
TaskComputationSpeed = zeros(1,Tasknum); %如果在本地计算，那么TaskComputationSpeed(i) == 0，如果Cachestatus(i) == 1，那么速度是所在服务器的全速
Serverranksum = zeros(1,Servernum);%统计每个边缘服务器上，缓存任务的rank值之和
for j=1:Servernum
for i=1:Tasknum
if(Cache(i,j) == 1) %服务器j缓存了任务i
Serverranksum(j) = Serverranksum(j) + rank_combine(i);
end
end
end
for i=1:Tasknum
if(Cachestatus(i) == 0)
TaskComputationSpeed(i) = 0;
elseif Cachestatus(i) == 1
TaskComputationSpeed(i) = ComputeSpeed_server(Cachelocation(i));
else
serverIndex = Cachelocation(i);
TaskComputationSpeed(i) = ComputeSpeed_server(serverIndex) * (rank_combine(i)/Serverranksum(serverIndex));
end
end
%计算资策略和缓存策略都做好了之后，时间还是得按照存在边的情况来计算服务延迟
Finishtime = zeros(1,userNum);
for i=1:userNum
[EFT,Lastfinishtask] = Cal_Taskfinishtime_network(i,Cachelocation,TaskComputationSpeed,Taskgraph,Tasknum,Servernum,Possionrate,Possionrate_sum,Computespeed_Local,Transferrate,Transferrate_network);
Finishtime(i) = Lastfinishtask;
end
%现在已经得到了每个DAG的完成时间，按照泊松分布参数比例做加权平均
AvgFinishtime = 0;
for i=1:userNum
AvgFinishtime = AvgFinishtime + Finishtime(i)*Possionrate(i)/Possionrate_total;
end
% %再次求每种类型任务的计算时间
% for i=1:Tasknum
% if Cachestatus(i) == 0 %如果在本地执行，计算时间就是之前计算出来的时间 不变
% continue;
% else
% B= -1;%任务i的计算量
% for k=1:userNum
% if Taskgraph(i,i,k) ~= 0
% B = Taskgraph(i,i,k);
% break;
% end
% end
%
% TaskTime(i) = 1/((TaskComputationSpeed(i)/B) - Possionrate_sum(i));
% end
% end
%
%
% Finishtime = zeros(1,userNum); %每个用户任务完成时间，就是这个用户的几种任务类型中，计算时间最长的那个
% for k = 1:userNum
% for i = 1:Tasknum
% if Taskgraph(i,i,k) ~= 0
% if Finishtime(k) < TaskTime(i)
% Finishtime(k) = TaskTime(i);
% end
% end
% end
% end
%
% AvgFinishtime = 0;
% for i=1:userNum
% AvgFinishtime = AvgFinishtime + Finishtime(i)*Possionrate(i)/Possionrate_total;
% end
end