基于交通流量预测的车联网双边拍卖边缘计算迁移方案

TN915; 为同时提升车辆的计算迁移率和边缘计算服务器的资源利用率,提出了一种基于交通流量预测的车联网边缘计算迁移方案.首先通过设计考虑任务优先级的计算迁移率和资源利用率效用函数,将问题建模为双目标优化问题;然后将问题转化为车辆与边缘计算服务器之间的资源双边拍卖问题,再通过设计交通流量信息感知的报价函数,采用McAfee拍卖算法,进而完成边缘计算迁移.仿真结果表明,通过交通流量预测信息的辅助,所提方案能有效提高车联网的边缘计算迁移率和资源利用率....

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Published in通信学报 Vol. 41; no. 12; pp. 205 - 214
Main Authors 林艳, 闫帅, 张一晋, 李春国, 束锋
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京 210094%南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京 210094 25.12.2020
中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥 230027%东南大学信息科学与工程学院,江苏南京 210096%海南大学信息与通信工程学院,海南海口 570228
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2020252

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Summary:TN915; 为同时提升车辆的计算迁移率和边缘计算服务器的资源利用率,提出了一种基于交通流量预测的车联网边缘计算迁移方案.首先通过设计考虑任务优先级的计算迁移率和资源利用率效用函数,将问题建模为双目标优化问题;然后将问题转化为车辆与边缘计算服务器之间的资源双边拍卖问题,再通过设计交通流量信息感知的报价函数,采用McAfee拍卖算法,进而完成边缘计算迁移.仿真结果表明,通过交通流量预测信息的辅助,所提方案能有效提高车联网的边缘计算迁移率和资源利用率.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2020252