优化遗传算法的车联网计算卸载

顾佳赛; 江凌云

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车联网是智能交通系统的一个重要组成部分,随着车联网应用对时延能耗的需求越来越高,车载单元的计算能力已远远不够,而5G移动边缘计算的出现满足了车联网应用的低时延、低能耗需求。首先建立了一个包含有车辆、多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing,MEC)服务器、路边单元的单车道高速公路模型。其次,基于车辆高速移动的车联网场景,从可拆分的车联网计算任务的角度出发,结合本地卸载策略、直接卸载策略、车与车通信(Vehicle-to-Vehicle,V2V)辅助回传的卸载策略,通过优化遗传算法求解最优的子任务卸载策略。从结果可以看出,经过优化的遗传算法可以寻找到最佳的车联网子任务分配策略,从而降低了车联网业务的时延与能耗。

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来源
《通信技术》 |2022年第10期|1307-1313|共7页
作者
顾佳赛; 江凌云;
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作者单位

南京邮电大学;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
车联网; 移动边缘计算; V2V; V2I; 计算卸载; 优化遗传算法;

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