【摘 要】
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近年来,机动车总量迅速增长,随之带来了事故高发、交通拥堵等问题,此外人们对多样化移动性信息娱乐服务的需求也越来越高。通过5G、大数据以及人工智能等新兴数字技术赋能车联网,能够提供更为智慧、安全、可靠的驾驶服务。然而,具有计算密集特征的车载业务对网络中的计算能力提出了更高要求,尤其是对于延迟关键型的自动驾驶类业务,必须实现超低时延与超高可靠性。云计算的远程传输以及车辆的资源受限特性使得云计算与本地计
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近年来,机动车总量迅速增长,随之带来了事故高发、交通拥堵等问题,此外人们对多样化移动性信息娱乐服务的需求也越来越高。通过5G、大数据以及人工智能等新兴数字技术赋能车联网,能够提供更为智慧、安全、可靠的驾驶服务。然而,具有计算密集特征的车载业务对网络中的计算能力提出了更高要求,尤其是对于延迟关键型的自动驾驶类业务,必须实现超低时延与超高可靠性。云计算的远程传输以及车辆的资源受限特性使得云计算与本地计算难以满足此类应用的计算需求,通过在接入网内就近部署计算资源的移动边缘计算为该问题提供了有效的解决方案。边缘计算已成为构建智能感知边缘网络的关键所在,相应的卸载决策、资源分配是相关研究的重点关注主题。本文针对车辆边缘计算网络中的两类典型布网架构下的计算卸载问题进行了研究,通过联合优化卸载决策与资源分配以获得更优的网络性能。在单边缘服务器车辆网络中,针对流式数据处理应用,建立了兼顾时延与能耗的部分卸载模型。研究在通信资源与计算资源受限的网络中,通过联合考虑卸载比例决策以及通信与计算资源分配,在满足任务执行完成时延要求的同时最小化系统能耗的问题,以有助于构建保障服务质量的绿色边缘网络。最后基于智能优化思想,设计了基于改进的混合粒子群与模拟退火的联合卸载与资源分配（Joint Offloading and Resource Allocation based on Improved Hybrid Particle Swarm and Simulated Annealing,IHPS-JORA）策略,并通过仿真验证了IHPS-JORA收敛性更好,并且能在占用边缘服务器更少计算资源的同时,实现更低的系统能耗。在部署于热点区域的多边缘服务器车辆网络中,针对延迟关键型的安全类应用,为满足其实时性要求,建立了全部卸载模式下的时延模型。引入通信资源池共享方案以提高频谱利用率。研究在通信与计算资源受限的系统中,通过联合优化整数卸载决策与资源分配以最小化平均任务执行时延的问题。然后基于双层规划思想,设计了基于改进的双层粒子群规划的联合卸载与资源分配（Joint Offloading and Resource Allocation based on Improved Bi-Level Particle Swarm Programming,IBLPP-JORA）策略来求解该非凸问题。最后仿真验证了IBLPP-JORA能有效降低平均执行时延以及提高边缘网络整体的体验质量。
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