【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车联网任务卸载，具体涉及一种基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法。
技术介绍
1、5g车联网技术已在自动驾驶、自动导航、车载自然语言处理等领域得到广泛应用，但是车载资源难以满足计算密集和时延敏感型任务要求，而云服务器可以协助车辆处理车载应用任务，但由于车辆与云端距离较远，且云服务器采取集中化的管理方式，车辆上传任务将会有较长时延；雾计算作为云计算的补充，能够有效解决车载设备资源不足和现有网络时延较大的问题，还可以与云计算进行交互，即采用云雾协同处理高计算要求的任务且能够长期存储数据。
2、目前，在雾环境中的卸载策略研究方面，为解决物联网用户对qos的要求，有报道提出将任务卸载问题设计为马尔可夫决策过程，利用深度强化学习获取卸载策略；也有提出一种基于演化博弈论的部分卸载方法，获得更低开销的卸载方案；针对时延敏感型应用的低延迟要求，有部分研究提出一种基于智能蚁群算法的任务卸载方案，以获取低时延的卸载策略。但是由于车联网场景下的任务具有高时延敏感的特点，上述文章所提算法和模型难以适用与车联网环境中。
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【技术保护点】
1.一种基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：所述步骤1中V2F通信模型能够用于描述移动车辆与雾服务器之间通信链路状态的变化；车辆之间通信采用专用短程通信技术；在车辆的最大可通信距离R2内，车辆之间可以直接通信。当传输距离超过R2，且周围有中继车辆时，可以通过多跳的方式传输任务，否则无法传输。
3.根据权利要求1所述的基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：所述步骤2时延模型包括以下内容：
4.根据权利要求3所...
【技术特征摘要】
1.一种基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：所述步骤1中v2f通信模型能够用于描述移动车辆与雾服务器之间通信链路状态的变化；车辆之间通信采用专用短程通信技术；在车辆的最大可通信距离r2内，车辆之间可以直接通信。当传输距离超过r2，且周围有中继车辆时，可以通过多跳的方式传输任务，否则无法传输。
3.根据权利要求1所述的基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：所述步骤2时延模型包括以下内容：
4.根据权利要求3所述的基于云雾协同计算的车联网任务卸载决策方法，其特征在于：当任务卸载至雾服务器时，...
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