ABSTRACT Den senaste forskningen inom nätverk och datorteknik bidrar i hög grad till utvecklingen av fordonsnätverk. I befintliga arbeten studeras dock dessa två viktiga möjliggörande tekniker separat. För att minska fördröjningen föreslår vi i detta dokument en plattformsoberoende intelligent avlastning och resursfördelningsalgoritm som dynamiskt kan organisera datorresurserna för att förbättra prestandan hos nästa generations fordonsnätverk. Med tanke på problemet uppgiftsberäkning, K-nearest grannalgoritm används för att välja uppgiften avlasta plattform (t.ex., cloud computing, mobile edge computing, eller lokala datorer). För problemet med beräkningsresursallokering och systemets komplexitet i icke-lokala datorer används förstärkningslärande för att lösa optimeringsproblemet med resursallokering. Simuleringsresultaten visar att jämfört med basalgoritmen att alla uppgifter avlastas till den lokala eller mobila datorservern, leder resurstilldelningssystemet till en betydande minskning av latenskostnaden, och den genomsnittliga systemkostnaden kan sparas med 80 %. INDEX TERMS Vehicular nätverk, mobila edge computing, förstärkning lärande, resursfördelning.
Genom arbetet i REF infördes en multiplattform för kant och moln för fordonsnätverk där problem med avlastning och resursfördelning formulerades och sedan löstes med RL-baserade metoder.
Resource Allocation Algorithm With Multi-Platform Intelligent Offloading in D2D-Enabled Vehicular Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}