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 Distributed Task Offloading and Resource Allocation in Vehicular Edge Computing 相关领域
计算机科学
水准点（测量）
资源配置
计算卸载
分布式计算
计算复杂性理论
数学优化
边缘计算
服务质量
任务（项目管理）
计算
GSM演进的增强数据速率
最优化问题
带宽（计算）
资源管理（计算）
移动边缘计算
整数规划
服务器
计算机网络
算法
工程类
数学
人工智能
系统工程
大地测量学
地理
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摘要： 凭借强大的存储和计算能力，车载边缘计算（VEC）被视为提升智能交通系统（ITS）中车辆安全性和服务质量的有前景范式。本文提出了联合路边单元（RSUs）选择与资源分配问题，以最小化在VEC系统带宽和计算资源限制下的总任务卸载延迟。鉴于该问题为混合整数非线性规划（MINLP）问题，原问题被重新表述为凸问题。由于问题复杂度高，我们将其分解为分布式方法。通过采用乘法交替方向法（ADMM），提出了一种复杂度较低的联合RSU选择与资源分配（JRSRA）算法。模拟结果表明，所提出的JRSRA算法相比其他基准方法能够降低总任务卸载延迟。 |
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