【摘 要】
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随着智能汽车应用的增多,用户对车辆的计算能力提出了更高的要求。由于车辆的计算能力有限,使得其自身很难完全满足任务的需求。针对这一问题,采用车载边缘计算进行任务卸载,
【机 构】
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芜湖职业技术学院网络工程学院,安徽师范大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871412),安徽省自然科学基金重点项目(KJ2019A0938),安徽省重大人文社科基金项目(SK2014ZD033),芜湖职业技术学院项目(Kjcxpt202003,Wzykj2018A01).
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随着智能汽车应用的增多,用户对车辆的计算能力提出了更高的要求。由于车辆的计算能力有限,使得其自身很难完全满足任务的需求。针对这一问题,采用车载边缘计算进行任务卸载,但任务交付会消耗通信资源,因此需要制定有效的激励机制。本文提出了一种基于Stackelberg博弈的任务卸载策略,首先设计了一种基于Stackelberg博弈的激励机制;其次推导出相应条件下的纳什均衡解,制定最优定价策略,进行任务卸载。仿真结果表明,该算法能有效地减少任务处理时延,同时最大限度的提高整体效用。
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