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Distributed Task Offloading and Resource Allocation in Vehicular Edge Computing
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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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DOI
10.1109/SAGC50777.2020.00014 doi
其它 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。
求助人
奶昔 在 2026-01-12 17:48:52 发布自河南,悬赏 10 积分
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