车载云计算系统中的资源管理优化研究

摘要：

车联网是物联网(Internet of Things,IOT)技术在智能交通领域的典型应用,研究车联网关键技术,可以高效促进我国交通系统建设.车载云计算(Vehicular Cloud Computing,VCC)作为实现智能交通的关键技术之一,在降低功率和时间的消耗,提高车辆总体资源利用率和系统长期收益等方面具有至关重要的作用.针对车辆自身资源受限以及将任务卸载到中心云将导致较高通信成本的情况,提出在车载云之间引入服务迁移的机制,同时将路边单元(Road Side Unit,RSU)和车辆异构性考虑进VCC系统中,基于半马尔科夫决策过程(Semi-Markov Decision Processes,SMDP)建立了VCC系统模型,最后应用值迭代算法求解,来寻找VCC资源分配的最优策略.仿真结果展示了车辆异构性对资源分配的影响,同时表明了SMDP资源管理方案的优越性,SMDP相比于贪婪算法(Greedy Algorithm,GA)和模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)这两个传统算法,系统长期收益分别提高了10％和3％左右.

关键词：车载云计算、车辆异构性、半马尔科夫决策过程、服务迁移

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技厅项目20190302103G X

在线出版日期：2020-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：102-112