I systemet med fordonskantdata integreras fordonens dataresurser och datatjänster tillhandahålls för andra fordon och fotgängare med uppgift att lasta av. Vehicular uppgiften offloading miljön är dock dynamisk och osäker, med snabba varierande nätverkstopologier, trådlösa kanaltillstånd och datorarbetsbelastningar. Dessa osäkerheter medför ytterligare utmaningar för avlastningen. I det här dokumentet överväger vi uppgiften att lasta av mellan fordon, och föreslår en lösning som gör det möjligt för fordon att lära sig avlastningsfördröjning prestanda för sina angränsande fordon medan avlasta beräkningsuppgifter. Vi designar en adaptiv inlärningsbaserad aktivitetsavlastning (ALTO) algoritm baserad på den multi-armade banditteorin, för att minimera den genomsnittliga avlastningsfördröjningen. ALTO fungerar på ett distribuerat sätt utan att kräva frekvent statsutbyte, och förstärks med inputawareness och förekomst-medvetenhet för att anpassa sig till den dynamiska miljön. Den föreslagna algoritmen har visat sig ha en sublinjär inlärning ångra. Omfattande simuleringar utförs under både syntetiskt scenario och realistiskt motorvägsscenario, och resultaten visar att den föreslagna algoritmen uppnår låg fördröjningsprestanda och minskar den genomsnittliga fördröjningen upp till 30 % jämfört med den befintliga övre förtroendebundna inlärningsalgoritmen. Index Terms-Vehicular edge computing, uppgift offloading, online-inlärning, multi-armade bandit.
I REF, Sun et al. har studerat problemet med avlastning av dynamisk aktivitet i datorsystem för fordonskanter, och föreslagit en adaptiv inlärningsbaserad avlastningsalgoritm för att minimera den genomsnittliga avlastningsfördröjningen, vilket gör det möjligt för varje aktivitetsfordon att lära sig servicefordons fördröjningsprestanda på ett distribuerat sätt, utan frekvent utbyte av statlig information, vilket ändrar de befintliga multiarmade banditalgoritmerna så att de är medvetna om indata och förekomster.
Adaptive Learning-Based Task Offloading for Vehicular Edge Computing Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}