典型文献
优化遗传算法的车联网计算卸载
文献摘要：
车联网是智能交通系统的一个重要组成部分,随着车联网应用对时延能耗的需求越来越高,车载单元的计算能力已远远不够,而5G移动边缘计算的出现满足了车联网应用的低时延、低能耗需求.首先建立了一个包含有车辆、多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing,MEC)服务器、路边单元的单车道高速公路模型.其次,基于车辆高速移动的车联网场景,从可拆分的车联网计算任务的角度出发,结合本地卸载策略、直接卸载策略、车与车通信(Vehicle-to-Vehicle,V2V)辅助回传的卸载策略,通过优化遗传算法求解最优的子任务卸载策略.从结果可以看出,经过优化的遗传算法可以寻找到最佳的车联网子任务分配策略,从而降低了车联网业务的时延与能耗.
文献关键词：
车联网;移动边缘计算;V2V;V2I;计算卸载;优化遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
顾佳赛;江凌云
作者机构：
南京邮电大学,江苏南京210003
文献出处：
引用格式：
[1]顾佳赛;江凌云-.优化遗传算法的车联网计算卸载)[J].通信技术,2022(10):1307-1313
A类：
B类：
优化遗传算法,车联网,计算卸载,智能交通系统,车载单元,计算能力,已远,远远不够,移动边缘计算,低时延,低能耗,一个包,多接入边缘计算,Multi,Access,Edge,Computing,MEC,服务器,路边,单车道,高速公路,高速移动,拆分,卸载策略,车通信,Vehicle,V2V,回传,子任务,任务卸载,网子,任务分配策略,V2I
AB值：
0.419789
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