I system för fordonsmoln (VCC) utnyttjas och förvaltas beräkningsresurserna för fordon i rörelse av infrastruktur, t.ex. vägenheter, för att tillhandahålla beräkningstjänster. Avlastningen av beräkningsuppgifter och insamlingen av resultat är beroende av framgångsrika överföringar mellan fordon och infrastrukturer under möten. I detta dokument undersöker vi hur man i tid kan tillhandahålla beräkningstjänster i VCC-system. I synnerhet försöker vi minimera tidsfristen överträdelse sannolikhet med tanke på en uppsättning uppgifter som ska utföras i fordonsmoln. På grund av osäkerheten i fordonens rörelser utnyttjas metoden för uppgiftsreplikation som gör det möjligt att utföra en uppgift av flera fordon, och därmed handla med beräkningsresurser för att minska förseningarna. Den optimala policyn för uppgiftsreplikation är av stort intresse. Vi formulerar först problemet som en ändlig-horisont urval-tid Markov beslutsproblem och få den optimala politiken genom värde iterationer. För att övervinna komplexitetsfrågan föreslår vi en politik för balanserad uppgiftstilldelning (BETA) som visar sig vara optimal och har en tydlig struktur: den tilldelar alltid uppgiften det minsta antalet kopior. Dessutom härleds en snäv sluten form prestanda övre gräns för BETA-policyn, vilket tyder på att tidsfristen överträdelse sannolikhet följer Rayleigh distribution ungefär. Genom att tillämpa förhållandet fordonshastighet-densitet i trafikflödesteorin, finner vi att fordonens rörlighet gynnar VCC-system mer jämfört med vägtrafiksystem, genom att visa att den optimala fordonshastigheten för att minimera deadline-överträdelsen sannolikhet är större än den kritiska fordonshastigheten i trafikteori som maximerar trafikflödet effektivitet.
I REF har förvaltningen av dataresurser som distribueras över uppkopplade fordon undersökts och en policy för MDP-baserad uppgiftsreplikation har härletts.
Task Replication for Deadline-Constrained Vehicular Cloud Computing: Optimal Policy, Performance Analysis, and Implications on Road Traffic
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}