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 Service Satisfaction-Aware Adaptive Service Migration and Resource Allocation in Vehicular Edge Computing 相关领域
计算机科学
资源配置
服务（商务）
计算机网络
GSM演进的增强数据速率
边缘计算
资源管理（计算）
分布式计算
电信
业务
营销
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摘要： 随着车辆到一切（V2X）技术的快速发展，服务迁移已成为提供低延迟计算服务和确保高速行驶车辆在车载边缘计算（VEC）中服务连续性的重要方法，使VEC能够高效支持先进的交通服务。然而，在多载体异构VEC网络中优化服务迁移的服务满意度具有挑战性，因为服务满意度与服务质量（QoS）指标之间复杂、多因素且非线性的依赖关系难以解决，且边缘服务器计算负载快速变化导致边缘资源利用效率低下。本文提出基于服务满意度的自适应服务迁移与资源分配联合优化方案（SAMAO），以提升VEC中的服务迁移效率和边缘资源利用率。首先，我们开发了一种自适应计算资源分配算法，能够根据边缘服务器的负载状态调整资源分配策略，以提升车辆服务满意度。随后，为了最大限度地减少能耗并确保车辆的服务满意度，我们提出了一种效用最大化算法，基于服务器上预分配的计算资源来制定迁移决策。最后，基于上海电信真实世界数据集的大量模拟表明，SAMAO在平均服务满意度和计算成本方面能够取得显著优势。 |
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(2025-6-4)
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