【摘 要】
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随着汽车行业和通信技术的飞速发展,车联网技术也得到了快速发展。智能化车辆的出现以及智能化服务的普及导致人们对服务需求的类型和数量也不断增多。由于车辆自身硬件配置的限制,无法满足计算密集型复杂车辆应用处理的资源需求和低时延需求。边缘计算的提出有效的解决了上述问题,同时也产生了边缘资源滥用的新问题,不合理的边缘资源分配方案导致边缘服务器的资源利用率不高。特别是对一些需要多服务器联合才能处理的复杂任务,
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随着汽车行业和通信技术的飞速发展,车联网技术也得到了快速发展。智能化车辆的出现以及智能化服务的普及导致人们对服务需求的类型和数量也不断增多。由于车辆自身硬件配置的限制,无法满足计算密集型复杂车辆应用处理的资源需求和低时延需求。边缘计算的提出有效的解决了上述问题,同时也产生了边缘资源滥用的新问题,不合理的边缘资源分配方案导致边缘服务器的资源利用率不高。特别是对一些需要多服务器联合才能处理的复杂任务,资源分配方案导致的高能耗、高时延问题更为突出。因此如何在有限的边缘资源环境下高效的利用边缘资源成为了边缘服务推进智能车联网发展亟待解决的问题。针对上述问题,本文完成了以下两部分的研究工作:（1）针对车联网中边缘资源利用率低的问题,提出了一种基于捆绑式双向拍卖模型的资源分配方法。从博弈的角度出发将边缘资源捆绑分配,分析了拍卖过程中的资源定价问题、报价要价策略以及支付规则问题,同时考虑车辆应用的现实价值收益和边缘端资源的成本收益优化边缘服务系统的资源分配方案。实验结果表明该方法与现有方法相比有较高的资源利用率,并且收敛快。（2）针对单边缘服务器无法处理复杂任务的问题,提出了一种基于边缘服务器自组织网络（Server Ad Hoc network,SANET）的资源分配方法。在车联网边缘端将边缘服务器的可用资源联合起来建立SANET,重新定义SANET的计算能力、计算资源和通信资源,以满足复杂车辆应用的需求。以能耗最小化为目标,通过遗传算法优化SANET为复杂车辆应用分配服务资源。实验结果表明,SANET边缘服务网络不但能满足车联网中的复杂车辆应用的低时延需求,同时有效降低了边缘服务系统的能耗,提高了边缘资源的利用率。
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