基于移动边缘计算的车辆异构网任务卸载与资源分配

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究聚焦于利用移动边缘计算技术优化车辆异构网络中的任务卸载及资源配置问题，旨在提升系统性能和效率。针对移动边缘计算（MEC）提供的高带宽与低延迟优势，并结合LTE免授权频谱技术（LTE-U），我们研究了车辆异构网络中基于 MEC 的任务卸载模式决策及资源分配问题。考虑到链路差异化需求，即在V2I链路上追求大容量而在V2V链路上注重可靠性，我们将用户服务质量建模为带宽与时延的组合形式。首先，通过改进的K-means算法根据不同的QoS对请求车辆进行分类，并确定相应的通信模式；其次，在基于无竞争期（CFP）技术及载波聚合（CA）的基础上，利用分布式Q-Learning算法来进行信道和功率分配。仿真结果表明：所提出的机制能够在确保V2V链路可靠性的前提下，使V2I遍历容量达到最大化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于移动边缘计算的车辆异构网任务卸载与资源分配

优质

本研究聚焦于利用移动边缘计算技术优化车辆异构网络中的任务卸载及资源配置问题，旨在提升系统性能和效率。针对移动边缘计算（MEC）提供的高带宽与低延迟优势，并结合LTE免授权频谱技术（LTE-U），我们研究了车辆异构网络中基于 MEC 的任务卸载模式决策及资源分配问题。考虑到链路差异化需求，即在V2I链路上追求大容量而在V2V链路上注重可靠性，我们将用户服务质量建模为带宽与时延的组合形式。首先，通过改进的K-means算法根据不同的QoS对请求车辆进行分类，并确定相应的通信模式；其次，在基于无竞争期（CFP）技术及载波聚合（CA）的基础上，利用分布式Q-Learning算法来进行信道和功率分配。仿真结果表明：所提出的机制能够在确保V2V链路可靠性的前提下，使V2I遍历容量达到最大化。

基于DQN的车载边缘网络任务卸载与分配算法

优质

本研究提出了一种基于深度Q学习(DQN)的创新算法，旨在优化车载边缘计算环境中的任务卸载和资源分配策略，以提升系统性能和效率。为了实现车辆终端在执行用户任务时延、处理速率与能耗之间的最佳平衡关系，在车联网的边缘接入环境中，提出了一种基于深度 Q 网络（DQN）的任务分发卸载算法。首先采用层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级排序，并据此为每个计算任务处理速率分配不同的权重以建立模型；接着引入了基于深度Q网络的边缘计算方法，优化目标是最大化所有任务处理速率加权和来构建任务卸载模型；最后设计了一种基于 DQN 的自主最优任务卸载策略，旨在最大程度地提升长期效用。仿真结果显示，相比传统的 Q 学习算法，所提的新算法显著提升了任务执行效率。

移动任务卸载算法研究_任务卸载论文_计算卸载_任务分配.zip

优质

本研究探讨了移动设备中的任务卸载问题，提出了一种优化的任务卸载与计算资源分配算法。通过分析不同类型的应用场景，该算法旨在提高系统效率和能耗管理，为移动设备提供更有效的任务处理方案。移动卸载算法_任务卸载论文_计算卸载_任务卸载_任务卸载、_任务分配.zip 这段文字描述了一个包含移动卸载算法相关研究内容的文件，其中包括了关于任务卸载的研究论文以及相关的计算与任务分配资料。

移动卸载算法研究与任务卸载论文_计算卸载及任务分配源码RAR

优质

本资源包含关于移动设备中卸载算法的研究和应用，特别关注于优化计算卸载及任务分配策略。提供相关论文阅读材料以及配套源代码下载。移动卸载算法研究论文探讨了计算卸载与任务卸载的相关技术，并附有源码文件RAR格式的附件。该主题涵盖了任务分配等多个方面。

基于移动边缘计算的动态卸载算法

优质

本研究提出了一种基于移动边缘计算环境下的动态任务卸载算法，旨在优化资源分配与能耗效率，提升用户体验。边缘计算源代码是指在边缘设备或网络节点上运行的程序代码，用于处理数据并提供接近终端用户的服务。这种方法减少了延迟，并提高了系统的响应速度和效率。边缘计算通常适用于物联网（IoT）、自动驾驶汽车、智能城市等场景中，能够有效提升用户体验和服务质量。重写后的段落没有包含任何联系方式或者链接地址：边缘计算源代码是在靠近数据产生地的设备或网络节点上执行的程序代码，旨在处理信息并为终端用户提供服务。这种技术减少了延迟时间，并提高了系统响应速度和效率。通常应用于物联网、自动驾驶汽车以及智能城市等领域中，能够有效提升用户体验和服务质量。

车辆边缘计算中最佳的计算资源分配方法

优质

本研究探讨了在车辆边缘计算环境中如何实现高效的计算资源分配，旨在通过优化算法提高系统性能和用户体验。车辆边缘计算中的最优计算资源分配研究是一项重要课题。该领域探讨如何在车辆网络环境中有效地分配计算资源，以提高系统的性能和效率。

移动边缘计算卸载技术概述

优质

移动边缘计算卸载技术是指将计算任务从资源受限的移动设备转移到网络边缘服务器上执行的技术，旨在减少延迟和提高数据处理效率。移动边缘计算（MEC）通过将终端设备的计算任务卸载到网络边缘来解决设备在资源存储、计算性能以及能效方面的限制。相比云计算中的计算卸载，MEC能够减少对网络资源的需求，并缓解高延迟和额外负载的问题。本段落首先概述了MEC的架构及其部署方案，并对其进行了分析对比；接着从卸载决策、资源分配及系统实现三个方面探讨了MEC的关键技术；最后，在5G环境下的MEC部署基础上提出了两种优化计算卸载的方法，同时总结并归纳了当前MEC在移动性管理、干扰管理和安全性等方面所面临的挑战。

低轨卫星协同边缘计算中的任务迁移与资源分配算法.docx

优质

本文探讨了在低轨道卫星网络中采用边缘计算技术时的任务迁移和资源分配策略，旨在提高系统的效率和可靠性。通过优化算法设计，有效解决了数据处理延迟及负载均衡问题，为未来低轨卫星互联网应用提供了理论和技术支持。低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配算法研究了如何通过优化算法来提高低轨道卫星网络中的边缘计算性能，特别关注于任务的动态迁移以及在多颗卫星间合理分配计算资源的方法。该文档探讨了一系列技术挑战及解决方案，旨在提升数据处理效率与服务质量，在大规模空间互联网环境中实现高效的数据传输和处理能力。

BiJOR2_基于双层优化的边缘计算卸载算法_边缘计算_计算卸载

优质

本文提出了一种基于双层优化的边缘计算卸载算法，旨在提高边缘计算环境下的任务执行效率和资源利用率，特别适用于移动设备中的计算密集型应用。在协同移动边缘计算环境中提出了一种双层优化方法用于联合卸载决策和资源分配。

利用MATLAB的差分进化算法：解决移动边缘计算中任务卸载和资源调度优化问题

优质

本文探讨了在移动边缘计算环境中使用MATLAB实现差分进化算法，以优化任务卸载及资源配置，从而提升系统效率与性能。基于MATLAB的差分进化算法用于解决移动边缘计算中的任务卸载与资源调度优化问题。移动边缘计算（MEC）是一种新兴的技术模式，在云计算和移动通信技术的发展下兴起，它将传统云数据中心的部分功能下沉到网络边缘区域，特别是靠近基站的地方。这有助于实现低延迟、高带宽以及数据局部性的优化服务。在这一领域中，任务卸载与资源调度是两个关键环节。任务卸载指的是根据移动设备的任务特性和当前的网络状况，将部分计算工作从手机转移到附近的边缘服务器上执行。这样可以减少能耗并提高处理效率。而资源调度则是指在有限的计算、存储和通信资源条件下合理分配这些资源以满足不同用户和服务质量的需求。差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于种群优化的方法，通过变异、交叉以及选择操作迭代地改进个体直至找到最优解或近似最优解。在这个上下文中，该方法可以用来寻找最适合当前环境的任务卸载策略和资源分配方案，从而改善整个系统的性能。 MATLAB（矩阵实验室）是一个高性能的数值计算与可视化软件平台，它提供了丰富的数学函数库以及工具箱来支持算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算。在移动边缘计算任务卸载与资源调度的研究中使用MATLAB可以方便地实现差分进化算法，并通过编写仿真程序模拟和评估不同的策略效果。在这项研究中，研究人员利用MATLAB中的差分进化算法解决移动边缘计算的任务卸载与资源调度问题。首先定义目标函数（如最小化延迟、最大化吞吐量或减少能耗），然后使用该算法求解这些目标函数的最优值或者近似最优值，在不同约束条件下进行迭代优化。此外，研究还可能包含了详细的实验数据、伪代码和分析报告等内容来支持这一方法的应用。本研究表明通过MATLAB实现的差分进化算法在移动边缘计算任务卸载与资源调度中具有重要的应用价值，并能有效提升系统性能。