【摘 要】
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解决计算密集型任务与车载计算设备资源匮乏之间的矛盾,目前常用的一种解决方案是将计算任务卸载到无线电接入网络的边缘。本文研究了车载边缘计算下的基于移动感知的计算任
【基金项目】
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南通市科技计划项目“基于边缘计算的电动汽车智能充电优化策略研究”(No.JC2018120),“江苏省高等职业院校专业带头人高端研修资助项目”(No.2018GRFX039),“2020年江苏省高等学校大学生创新创业训练计划”(No.202012684009Y)
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解决计算密集型任务与车载计算设备资源匮乏之间的矛盾,目前常用的一种解决方案是将计算任务卸载到无线电接入网络的边缘。本文研究了车载边缘计算下的基于移动感知的计算任务卸载模型。考虑到车辆的移动性特性和任务的最大等待时间,本文通过联合优化任务卸载决策,通信和计算资源分配,使车辆选择最佳的卸载执行时间,以达到最大限度地降低系统成本的目的。由于任务到达的随机性,车辆总是倾向于以自私的方式选择MEC服务器进行卸载,这将导致整个系统成本不能达到令人满意的程度,甚至可能导致某些任务执行的失败以及MEC服务器的溢出。因此本
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