车辆网络多平台卸载智能资源分配算法

摘要：

为了降低计算任务的时延和系统的成本,移动边缘计算(MEC)被用于车辆网络,以进一步改善车辆服务.该文在考虑计算资源的情况下对车辆网络时延问题进行研究,提出一种多平台卸载智能资源分配算法,对计算资源进行分配,以提高下一代车辆网络的性能.该算法首先使用K临近(KNN)算法对计算任务的卸载平台(云计算、移动边缘计算、本地计算)进行选择,然后在考虑非本地计算资源分配和系统复杂性的情况下,使用强化学习方法,以有效解决使用移动边缘计算的车辆网络中的资源分配问题.仿真结果表明,与任务全部卸载到本地或MEC服务器等基准算法相比,提出的多平台卸载智能资源分配算法实现了时延成本的显著降低,平均可节省系统总成本达80％.

关键词：车辆网络、移动边缘计算、资源分配、强化学习

所属期刊栏目：42

分类号：TN919.2

资助基金：国家自然科学基金;重庆市高校创新团队建设计划

在线出版日期：2020-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：263-270