I ett VEC-system (vehicular edge computing) kan vissa fordon med överskott av datorresurser tillhandahålla beräkningsuppgift som avlastar andra fordon eller fotgängare. Vehicular nätverket är dock mycket dynamiskt, med snabba varierande kanaltillstånd och beräkningsbelastningar. Dessa dynamiker är svåra att modellera eller förutsäga, men de har stor inverkan på kvaliteten på tjänsten (QoS) för avlastning av uppgifter, inklusive delay performance och service tillförlitlighet. Under tiden är datorresurserna i VEC ofta överflödiga på grund av den höga fordonstätheten. För att förbättra QoS av VEC och utnyttja de rikliga datorresurser på fordon, föreslår vi en lärande-baserad uppgift replikation algoritm (LTRA) baserad på combinatorial multi-armad bandit (CMAB) teori, för att minimera den genomsnittliga offloading fördröjning. LTRA gör det möjligt för flera fordon att bearbeta kopior av samma uppgift samtidigt, och fordon som kräver datortjänster kan lära sig fördröjningsprestanda för andra fordon medan de avlastar uppgifter. Vi tar hänsyn till fordonens förekomsttid och omformar nyttofunktionen hos befintlig CMAB-algoritm, så att LTRA kan anpassa sig till den tidsvariabla nätverkstopologin för VEC. Vi använder ett realistiskt vägscenario för att utvärdera LTRA:s delay performance och servicetillförlitlighet genom simuleringar, och visar att LTRA, jämfört med enstaka aktivitetsavlastningar, kan förbättra aktivitetsavslutningen med deadline 0.6s från 80% till 98%.
Efterföljande arbete Ref överväger uppgift replikering, där samma uppgift kan behandlas samtidigt av flera fordon för att förbättra tillförlitligheten.
Task Replication for Vehicular Edge Computing: A Combinatorial Multi-Armed Bandit Based Approach
{'venue': '2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}