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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>基于遺傳算法的車(chē)聯(lián)網(wǎng)卸載策略GAOS

      基于遺傳算法的車(chē)聯(lián)網(wǎng)卸載策略GAOS

      2021-03-17 | pdf | 1.64 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）車(chē)聯(lián)網(wǎng)計(jì)算卸載系統(tǒng)，考慮并發(fā)多個(gè)多優(yōu)先級(jí)計(jì)算任務(wù)以及MEC服務(wù)器資源負(fù)載不均的情況，提出基于遺傳算法的卸載策略GAOS。根據(jù)車(chē)輛速度、MEC覆蓋情況以及計(jì)算任務(wù)特性，為不同優(yōu)先級(jí)的計(jì)算任務(wù)設(shè)置權(quán)重。在此基礎(chǔ)上，對(duì)車(chē)載計(jì)算任務(wù)進(jìn)行編碼，將優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為背包問(wèn)題，并通過(guò)遺傳算法求解得到最佳卸載策略。仿真結(jié)果表明，與 Randon和ALL-MEC策略相比，GAOS受MEC服務(wù)器負(fù)載不均的影響較小，對(duì)車(chē)載安全型計(jì)算任務(wù)的成功處理數(shù)量分別增加約30%和50%。

      基于遺傳算法的車(chē)聯(lián)網(wǎng)卸載策略GAOS

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