【摘 要】
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在车联网（IOV）环境中，如果将车辆的计算任务都放置在云平台执行，无法满足对于信息处理的实时性，考虑移动边缘计算技术以及任务卸载策略，将用户的计算任务卸载到靠近设备边缘的服务器去执行。但是在密集的环境下，如果所有的任务都卸载到附近的边缘服务器去执行，同样会给边缘服务器带来巨大的负载。该文提出基于模拟退火机制的车辆用户移动边缘计算任务卸载新方法，通过定义用户的任务计算卸载效用，综合考虑时耗和能耗，结
【机 构】
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天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61571328）； 天津市重大科技专项（15ZXDSGX00050,16ZXFWGX00010）； 天津市科技支撑重点项目（17YFZCGX00360）； 天津市自然科学基金（18JCZDJC96800,18JCYBJC19300）；
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在车联网（IOV）环境中，如果将车辆的计算任务都放置在云平台执行，无法满足对于信息处理的实时性，考虑移动边缘计算技术以及任务卸载策略，将用户的计算任务卸载到靠近设备边缘的服务器去执行。但是在密集的环境下，如果所有的任务都卸载到附近的边缘服务器去执行，同样会给边缘服务器带来巨大的负载。该文提出基于模拟退火机制的车辆用户移动边缘计算任务卸载新方法，通过定义用户的任务计算卸载效用，综合考虑时耗和能耗，结合模拟退火机制，根据当前道路的密集程度对系统卸载效用进行优化，改变用户的卸载决策，选择在本地执行或者卸载到边缘服务器上执行，使得在给定的环境下的所有用户都能得到满足低时延高质量的服务。仿真结果表明，该算法在减少用户任务计算时间的同时降低了能量消耗。
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