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车联网场景下的移动边缘计算卸载策略

余翔  刘一勋  石雪琴  王政  
【摘要】:针对移动边缘计算(MEC)车联网计算卸载系统,考虑并发多个多优先级计算任务以及MEC服务器资源负载不均的情况,提出基于遗传算法的卸载策略GAOS。根据车辆速度、MEC覆盖情况以及计算任务特性,为不同优先级的计算任务设置权重。在此基础上,对车载计算任务进行编码,将优化问题转化为背包问题,并通过遗传算法求解得到最佳卸载策略。仿真结果表明,与Random和ALL-MEC策略相比,GAOS受MEC服务器负载不均的影响较小,对车载安全型计算任务的成功处理数量分别增加约30%和50%。

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