面向高移动性车联网场景的预测卸载决策算法

彭维平; 王戈; 宋成; 阎俊豪

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面向高移动性车联网场景的预测卸载决策算法

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针对车联网场景下高移动性车辆在不同边缘服务器之间频繁切换导致任务卸载失败率高的问题,提出了一种新的预测卸载决策算法。首先,构建了本地、边缘服务器和云服务器的计算模型,并基于计算任务量大小、最大容忍时延、服务器资源等约束条件,预测任务的卸载方式;其次,针对边缘服务器的卸载方式,利用长短期记忆网络构建车辆位置预测模型,生成可用于卸载的边缘服务器集合;最后,采用改进的蚁群算法在多个边缘服务器之间实现最优的任务分配。仿真实验结果表明,所提算法可提高任务的完成率和资源利用率。

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来源
《北京邮电大学学报》 |2023年第2期|43-49|共7页
作者
彭维平; 王戈; 宋成; 阎俊豪;
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作者单位

河南理工大学计算机科学与技术学院;

焦作454000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;
关键词
车联网; 边缘计算卸载; 位置预测; 长短期记忆网络; 蚁群算法;

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