ABSTRACT Vehicular edge computing har utvecklats som en lovande teknik för att tillgodose den enorma efterfrågan på datalagring och beräkningsresurser i fordonsnätverk. Genom att behandla den massiva arbetsbelastningen i närheten av fordon, kan kvaliteten på tjänsten garanteras. Det är dock fortfarande en öppen fråga hur man ska fastställa vilken uppgift som ska avlastas inom ramen för olika resursbegränsningar och förseningar. I detta dokument studerar vi uppgiften avlasta problemet ur ett matchande perspektiv och syftar till att optimera den totala nätverksfördröjningen. Avlastningsfördröjningsmodellen baseras på tre olika hastighetsmodeller, dvs. en modell med konstant hastighet, en modell som följer fordonet och en statistisk modell för restid. Därefter föreslår vi en prisbaserad en-till-en matchande algoritm och prisbaserade en-till-många matchande algoritmer för uppgiften offloading. Den föreslagna algoritmen valideras baserat på tre olika simuleringsscenarier, dvs. rak väg, stadsväg med trafikljus och krokig väg, som utvinns ur realistiska vägtopologier i Peking och Guangdong, Kina. Simuleringsresultaten bekräftar att betydande fördröjningar kan uppnås med den föreslagna algoritmen. INDEX TERMS Vehicular edge computing, aktivitet offloading, en-till-ett matchning, matchning med kvot, SUMO.
Liu m.fl. REF studerade uppgiften att avlasta problemet ur ett matchande perspektiv.
Matching-Based Task Offloading for Vehicular Edge Computing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}