ABSTRACT I detta dokument, en vehicular cloud (VC) modell antas där fordon erbjuder data som en tjänst. Vi föreslår lösningar för effektiv dataleverans baserat på överföringsschemametoder där fordon samlar in data från sina monterade sensorer. Detta görs genom att först organisera fordon i kluster, så att varje kluster fungerar som VC. En distribuerad D-hop klusterbildningsalgoritm presenteras för att dynamiskt bilda fordonsmoln. Algoritmen grupperar fordon i icke-överlappande kluster, som har adaptiva storlekar beroende på deras rörlighet. VC skapas på ett sådant sätt att varje fordon är som mest D-hopar bort från en molnsamordnare (broker). Varje fordon väljer sin mäklare baserat på relativa rörlighet beräkningar inom sina D-hop grannar. Efter molnkonstruktion, en matematisk optimering schemaläggning algoritm används för att maximera genomströmning och minimera fördröjningen i att leverera data från fordon till sin VC mäklare. Vår föreslagna optimeringsmodell implementerar en innehållsfri mediumåtkomstkontroll där de fysiska förhållandena i kanalen analyseras fullt ut. Omfattande simuleringar utfördes för olika scenarier för att utvärdera prestandan hos den föreslagna molnbildningen och molnbaserade schemaläggningsalgoritmer för överföring. Resultaten visar att VC som bildas av våra algoritmer är mer stabila och ger högre datagenomgångar jämfört med andra.
I REF föreslås en D-Hops-klusterfordon (DHCV).
An Optimized Flow Allocation in Vehicular Cloud
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}