基于移动边缘计算的车联网中任务卸载策略的研究.pdfVIP

目录

摘要I

AbstractIII

第一章绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2移动边缘计算的任务卸载和内容缓存理论基础2

1.2.1车辆边缘计算的任务卸载理论基础2

1.2.2车辆边缘计算的资源分配理论基础3

1.3研究内容3

1.4文章结构4

第二章相关研究现状6

2.1引言6

2.2车辆边缘计算中任务卸载的研究现状7

2.3车辆边缘计算中资源分配研究现状8

2.4本章小结9

第三章车辆边缘计算中独立任务的多目标卸载10

3.1引言10

3.2系统模型11

3.2.1系统架构11

3.2.2通信模型12

3.2.3计算模型15

3.3问题描述18

3.4算法实现19

3.4.1粒子初始化19

3.4.2寻找最优解21

3.4.3优化更新过程22

3.4.4复杂度分析26

3.5实验分析26

3.5.1仿真实验设置26

3.5.2对比实验27

3.5.3性能分析28

3.5.4本章小结34

第四章车辆边缘计算中依赖任务卸载与资源分配的联合优化36

4.1引言36

4.2系统架构37

4.2.1系统模型37

4.2.2运动模型39

4.2.3任务卸载模型40

4.2.4通信模型40

4.2.5任务结果传输模型42

4.3计算模型43

4.4延迟模型45

4.5问题描述47

4.6算法实现48

4.6.1确定任务优先级48

4.6.2卸载位置初始化50

4.6.3初始化带宽和计算资源分配51

4.6.4初始化任务结果传输路径53

4.6.5基于遗传算法的自适应启发式算法54

4.6.6选择、交叉和变异54

4.6.7适应度函数59

4.6.8复杂度分析59

4.7实验分析59

4.7.1实验参数设置59

4.7.2对比试验60

4.7.3运行时间61

4.7.4实验结果分析61

4.8本章小结64

第五章结论与展望65

5.1主要结论65

5.2研究展望65

参考文献67

攻读硕士期间的主要成果73

致谢74

摘要

随着增强现实、虚拟现实、智能交通和物联网等技术的发展，移动边缘计算在各个领

域展示了强大的应用价值和广阔前景。移动边缘计算在实现更快速、更灵活的计算和通信

服务方面具有巨大潜力，将对未来移动应用和服务的发展产生深远影响。车辆边缘计算将

计算和数据处理功能移动到车辆附近的边缘设备上，以实现低延迟、高带宽和高可靠性的

车辆智能化应用。但由于车辆的快速移动，使得网络拓扑结构和设备间的连接状态千变万

化，不合理的任务卸载策略可能造成计算资源利用率低、网络负载失衡等问题。此外，在

车辆边缘计算环境中，许多应用需要实时