车联网中面向依赖任务的联合计算卸载及资源分配算法

摘要：

针对任务之间的时序和数据双重依赖关系导致的依赖时延问题,以及移动边缘计算服务器的负载不均衡问题,提出了车联网中面向依赖任务的联合计算卸载及资源分配算法.考虑子任务的双重依赖关系,建立各个计算平台的时延与能耗模型;基于拍卖算法的竞价思想,建立计算资源、通信资源的分配模型;根据负载状态,建立MEC服务器集群的负载均衡度模型.为了得到依赖任务的拓扑排序,采用了有向无环图拓扑排序算法,构造联合优化卸载决策、资源分配、负载均衡度的优化问题;改进粒子群算法和遗传算法的编码方式,提出自适应粒子群遗传混合算法对优化问题求解.仿真结果表明,提出的算法能在满足最大容忍时延的同时降低系统总开销,有效提升边缘服务器集群的负载均衡度.

关键词：车联网、移动边缘计算、计算卸载、资源分配、依赖任务、负载均衡

所属期刊栏目：35

分类号：TN915

在线出版日期：2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：826-837