典型文献
基于混沌差分进化算法的车联网计算卸载研究
文献摘要：
随着车联网(internet of vehicles,IoV)的不断发展,有限的车载终端已无法支持延迟敏感和计算密集型的车联网计算服务.移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过在用户侧提供计算卸载服务,可实现车载任务的实时化处理并降低车载终端能耗.为了提高车联网计算中对有限资源的利用率,提出一种联合时间延迟与计算耗能的计算卸载模型,并采用差分进化算法(differential evolution,DE)进行计算.应用混沌映射与自适应参数对DE进一步优化,从而提高计算效率以应对IoV高延迟敏感度的要求.最后进行实验仿真,仿真结果验证所提计算卸载策略的有效性.
文献关键词：
计算卸载;车联网;边缘计算;差分进化算法
中图分类号：
作者姓名：
陈若涵;孙晔;孙洁
作者机构：
华北理工大学电气工程学院 唐山063210;中国信息通信研究院 北京100191
文献出处：
引用格式：
[1]陈若涵;孙晔;孙洁-.基于混沌差分进化算法的车联网计算卸载研究)[J].国外电子测量技术,2022(12):89-95
A类：
延迟敏感度
B类：
差分进化算法,车联网,internet,vehicles,IoV,车载终端,计算密集型,计算服务,移动边缘计算,mobile,edge,computing,MEC,用户侧,高车,有限资源,时间延迟,differential,evolution,DE,混沌映射,自适应参数,高计算效率,实验仿真,计算卸载策略
AB值：
0.347594
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