【摘 要】
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针对集中式车载网络不能满足移动用户需求的问题,将移动边缘计算引入车载网络,以增强车辆的计算能力,提升服务质量,并有效地解决任务传输过程的丢包、时延问题;对移动边缘计算网联式车队资源分配和任务卸载展开研究,建立移动边缘计算车载网络系统模型,将车辆计算任务分配至相邻车辆节点和移动边缘计算服务器进行任务卸载计算;构建马尔科夫优化过程,利用车辆节点状态转移获取所有计算任务决策方案,通过选择不同传输路径的条件概率,计算数据传输的成功概率,比较任务执行周期的总时长,获得任务分配和卸载的最优方案;采用MATLAB软件构
【机 构】
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江西科技学院 信息工程学院,江西南昌 330098;江西科技学院 智能工程学院,江西南昌 330098
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针对集中式车载网络不能满足移动用户需求的问题,将移动边缘计算引入车载网络,以增强车辆的计算能力,提升服务质量,并有效地解决任务传输过程的丢包、时延问题;对移动边缘计算网联式车队资源分配和任务卸载展开研究,建立移动边缘计算车载网络系统模型,将车辆计算任务分配至相邻车辆节点和移动边缘计算服务器进行任务卸载计算;构建马尔科夫优化过程,利用车辆节点状态转移获取所有计算任务决策方案,通过选择不同传输路径的条件概率,计算数据传输的成功概率,比较任务执行周期的总时长,获得任务分配和卸载的最优方案;采用MATLAB软件构建边缘计算环境中车载网络任务分配和卸载的仿真模型,研究不同任务量、不同时间段时3种资源分配和任务卸载方法的总时长.结果表明,马尔科夫优化方法能够有效地减少任务执行总时长,提高网络
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