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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
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数学
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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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