边缘计算的车辆依赖任务卸载方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及边缘计算的车辆依赖任务卸载方法及系统，其中的边缘计算的车辆依赖任务卸载方法包括以下步骤：将设定通信范围内的志愿车辆进行聚类得到志愿车辆簇，每一个簇表示一个志愿者联盟，同一联盟内的车辆资源共享；对所有子任务依据最晚执行时间进行优先级排队，得到优先级队列；根据得到的优先级队列，初始化每个子任务的卸载点，得到任务卸载策略；根据得到的任务卸载策略调用多目标蚁群优化算法进行迭代优化。以任务完成时延和任务执行成本两个指标来评估车辆边缘服务器上的任务卸载，在边缘设备计算资源和缓存空间的约束下，以最小化任务完成时延和任务执行成本为目标，从而解决了任务卸载问题。从而解决了任务卸载问题。从而解决了任务卸载问题。

【技术实现步骤摘要】
边缘计算的车辆依赖任务卸载方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆边缘计算
，具体为边缘计算的车辆依赖任务卸载方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]车辆云计算(VCC)是解决车辆网络通讯的技术，能够利用GPS、存储、互联网和车辆计算能力等资源，在云中进行实时决策和处理任务，由于云服务器距离车辆较远，通信延迟较大，无法满足车载应用的低延迟要求，因此，VCC面临着低延迟和高带宽的挑战。
[0004]为了应对上述问题，目前通过移动边缘计算(MEC)，将服务器移动到网络边缘，为用户提供低传输延迟和高可靠性服务，例如将车辆自组织网络(VANET)集成到MEC中，以形成车辆边缘计算(VEC)。
[0005]然而，与云服务器相比，VEC服务器的处理能力和可用资源有限。面对大量计算的密集型车辆应用，VEC服务器将无法满足用户的服务质量(QoS)。为了解决VEC的资源限制，一些现有技术将车辆视为计算服务的提供者，这意味着车辆不仅可以充当任务的发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.边缘计算的车辆依赖任务卸载方法，其特征在于：包括以下步骤：将设定通信范围内的志愿车辆进行聚类得到志愿车辆簇，每一个簇表示一个志愿者联盟，同一联盟内的车辆资源共享；对所有子任务依据最晚执行时间进行优先级排队，得到优先级队列；根据得到的优先级队列，初始化每个子任务的卸载点，得到任务卸载策略；根据得到的任务卸载策略调用多目标蚁群优化算法进行迭代优化。2.如权利要求1所述的边缘计算的车辆依赖任务卸载方法，其特征在于：子任务的卸载方式包括：第一类，在本地执行，如果用户本地的可用资源可以满足任务处理要求和时延要求，则选择在本地执行；第二类，卸载到路边单元，如果用户本地的可用资源不能满足任务处理要求和时延要求，则选择卸载到路边单元上处理。3.如权利要求2所述的边缘计算的车辆依赖任务卸载方法，其特征在于：子任务的卸载方式还包括：第三类，卸载到志愿车辆，如果用户本地的可用资源不能满足任务处理要求和时延要求，则选择卸载到志愿车辆上处理。4.如权利要求1所述的边缘计算的车辆依赖任务卸载方法，其特征在于：所述多目标蚁群优化算法的目标为：最小化任务完成时延和任务执行成本。5.如权利要求1所述的边缘计算的车辆依赖任务卸载方法，其特征在于：最小化任务完成时延和任务执行成本的约束包括：每个子任务完成时间不超过最大完成时间；每个子任务只选择在一个边缘设备上执行；边缘设备获得的奖励不超过用户请求车辆提供的报价；每个边缘设备的负载水平不超过其最大负载能力；分给每个下行链路的带宽资源不超过移...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟临博，程晨，贾钰鹃，陈亚文，杨峰，赵景梅，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：