Abstract-Emerging vehicular applikationer, såsom realtid lägesmedvetenhet och cooperation lane förändring, efterfrågan på tillräckliga datorresurser i utkanten för att utföra tidskritiska och dataintensiva uppgifter. I detta dokument föreslås Fog Aflow Me (Folo), en ny lösning för latens och kvalitetsbalanserad uppgiftstilldelning i fordonsdimma. Folo är utformad för att stödja fordonens rörlighet, inklusive de som genererar uppgifter och de andra som fungerar som dimnoder. Vi formulerar processen för uppgiftsfördelningen mellan stationära och mobila dimnoder till ett gemensamt optimeringsproblem, med begränsningar för servicelatens, kvalitetsförlust och dimkapacitet. Eftersom det är ett NP-hård problem, vi linjärisera det och lösa det med Mixed Integer Linear Programmering. För att utvärdera effektiviteten av Folo simulerar vi rörligheten av dimnoder vid olika tider på dagen baserat på verkliga taxi spår, och genomföra två representativa uppgifter, inklusive video streaming och realtid objektigenkänning. Jämfört med naiva och slumpmässiga dimnodval, uppnår den latens och kvalitetsbalanserade uppgiftstilldelning som tillhandahålls av Folo högre prestanda. Närmare bestämt förkortar Folo den genomsnittliga servicelatensen med upp till 41 % samtidigt som kvalitetsförlusten minskas med upp till 60 %.
FOLO ramverket utför dynamisk uppgift allokering i vehicular Fog computing som tar resursbegränsningar av Fog resurser REF.
Fog Following Me: Latency and Quality Balanced Task Allocation in Vehicular Fog Computing
{'venue': '2018 15th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking (SECON)', 'journal': '2018 15th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking (SECON)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}