【摘 要】
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随着智能汽车和各种车辆应用的迅速发展,智能交通和车联网等概念被提出以解决人们面临的交通及驾驶问题。车载边缘计算的相关技术作为智能交通和车联网的重要组成部分受到学术界和产业界的广泛关注。不同于一般意义的移动边缘计算,车载边缘计算环境下车辆用户速度更快、有在短时间内聚集和解散等特点,这加剧了车载边缘计算服务器负载不均衡的现象。综上,面向车载边缘计算的负载均衡研究面临上述新的挑战。本文针对经典的负载均衡
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随着智能汽车和各种车辆应用的迅速发展,智能交通和车联网等概念被提出以解决人们面临的交通及驾驶问题。车载边缘计算的相关技术作为智能交通和车联网的重要组成部分受到学术界和产业界的广泛关注。不同于一般意义的移动边缘计算,车载边缘计算环境下车辆用户速度更快、有在短时间内聚集和解散等特点,这加剧了车载边缘计算服务器负载不均衡的现象。综上,面向车载边缘计算的负载均衡研究面临上述新的挑战。本文针对经典的负载均衡方法进行研究分析,总结了几类负载均衡方法的优缺点,分析了车载边缘计算中负载均衡的特点与挑战,提出了车载边缘计算中基于负载预测的最优控制资源调度方法（Optimal Control Resource Scheduling Method Based on Load Prediction in Vehicular Edge Computing,OCRS）,该方法首先通过预测车载边缘计算服务器的负载来辅助建立系统的状态方程,然后使用该方程确定负载均衡策略,并在负载均衡的过程中利用预测的负载值提前进行任务迁移的工作。该方法能够有效地平衡各个服务器的负载、降低延迟并且具有抗干扰能力。本文的主要工作如下:（1）提出了一种基于神经网络的边缘负载预测方法。本文首先将影响负载的因素分为长期因素和短期因素;然后使用深度学习来预测负载;由于影响负载的因素有长期因素和短期因素,所以本文使用多输入的神经网络来分别处理长期因素和短期因素;最后本文通过SUMO和Mob Fog Sim等平台验证了该边缘负载预测方法的有效性。（2）提出了一种基于最优控制的边缘资源负载均衡方法。本文将求解负载均衡策略的问题描述为最优控制问题。该方法的流程为:首先根据负载预测的结果生成最优控制的参数;然后根据参数求解出负载均衡策略函数,该函数的输入为时间和车载边缘计算服务器的负载等数据;最后输出负载均衡策略。本文提出的基于最优控制的边缘资源负载均衡方法可以设置相关参数以调整负载均衡效果,并且其负载均衡策略函数具有一定的抗干扰能力。（3）使用SUMO与Mob Fog Sim实现了OCRS仿真系统并进行验证。本文将OCRS和同类型负载均衡方法在不同场景下进行对比分析,结果表明OCRS在负载均衡、延迟和抗干扰方面均表现出更好的效果。
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