基于负载均衡的VEC服务器联合计算任务卸载方案

摘要：

在车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)网络中,车辆计算资源受限导致无法处理海量的计算任务,需要将车载应用产生的计算任务卸载到VEC服务器上进行处理.但车辆的移动性和区域部署的差异性易导致VEC服务器负载不均衡,造成了计算卸载效率和资源利用率降低.为解决该问题,提出一种计算卸载和资源分配方案,以使用户效用最大化.将用户效用最大化问题转化成服务器选择决策和卸载比例与计算资源分配联合优化两个子问题,在此基础上设计基于匹配的服务器选择决策算法和基于Adam梯度优化法的计算任务卸载比例与资源分配联合优化算法,并对上述两种算法进行联合迭代,直至收敛,从而得到近似最优解以达到负载均衡.仿真结果表明,相比最近卸载方案和预测卸载方案,该方案能有效降低计算任务处理时延和车辆能耗,增大车辆效用,促进负载均衡.

关键词：车载边缘计算、计算卸载、资源分配、负载均衡、Adam算法、匹配算法

所属期刊栏目：48

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金;北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金

在线出版日期：2021-02-02（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：81-88