Abstract-Med de framväxande fordonstillämpningar, såsom realtid lägesmedvetenhet och cooperation lane förändring, finns det stora krav på tillräckliga datorresurser i kanten för att utföra tidskritiska och dataintensiva uppgifter. I detta dokument föreslås Folo, en ny lösning för latens och kvalitetsoptimerad uppgiftstilldelning i fordonsdimma (VFC). Folo är utformad för att stödja rörligheten för fordon, inklusive fordon som genererar uppgifter och de andra som fungerar som dimnoder. Med tanke på begränsningar i service latens, kvalitetsförlust och dimkapacitet, processen för uppgift allokering mellan stationära och mobila dimnoder formuleras till ett gemensamt optimeringsproblem. Denna uppgift allokering i VFC är känd som en icke-deterministisk polynom-tid svårt problem. I detta dokument presenterar vi uppgiften tilldelning till dimnoder som ett bi-objektivt minimeringsproblem, där en kompromiss upprätthålls mellan service latens och kvalitetsförlust. Speciellt föreslår vi en händelseaktiverad dynamisk uppgift allokering ram med linjär programmering-baserad optimering och binär partikel svärm optimering. För att bedöma Folos effektivitet simulerade vi rörligheten för dimnoder vid olika tidpunkter på en dag baserat på verkliga taxispår och genomförde två representativa uppgifter, inklusive videoströmning och objektigenkänning i realtid. Simuleringsresultat visar att den uppgiftstilldelning som tillhandahålls av Folo kan anpassas efter de faktiska kraven på servicelatens och kvalitet, och uppnå högre prestanda jämfört med naiva och slumpmässiga dimnodval. För att vara mer specifik förkortar Folo den genomsnittliga servicelatensen med upp till 27 % och minskar kvalitetsförlusten med upp till 56 %. Index Terms-binary partikel svärm optimering (BPSO), beräkning offloading, dynamisk uppgift allokering (DTA), linjär programmering (LP), vehicular dim computing (VFC).
En händelseaktiverad dynamisk arbetsfördelningsram utformades i REF som studerade avvägningen mellan servicelatensen och datakvalitetsförlusten.
Folo: Latency and Quality Optimized Task Allocation in Vehicular Fog Computing
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}