基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法
张德干1
张志昊1
张捷2
张婷3
朴铭杰1
姜星如4
1.天津理工大学 天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津 3003842.北京交通大学 电子信息工程学院,北京 1000443.天津体育学院 体育经济与管理学院,天津 3016174.北京航空航天大学 软件学院,北京 100083
摘要：移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为5G体系结构中非常重要的部分,能够支持需要超低延迟的许多创新性的服务与应用,可以通过引入MEC来解决目前车载移动终端设备无法满足车联网(Internet of Vehicles,IoV)低能耗与低时延需求的问题.提出将车辆计算任务切分成小的有依赖关系的子任务,切分后的子任务可并行处理,同时基于计算任务切分提出时延与能耗模型;构建IoV计算任务卸载的约束多目标优化模型,并提出非支配排序遗传策略(Nondomi-nated Sorting Genetic Strategy,NSGS)来优化目标函数,对IoV中计算任务卸载问题提出新的非支配关系与约束.基于一系列的实验以及卸载方法间的比较,证明了本文所提出方法的有效性及具有更低的时延和能耗.
关键词：车联网移动边缘计算计算任务卸载任务切分非支配排序遗传策略
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61571328)天津市自然科学基金(18JCZDJC96800)天津市重大科技专项基金(17YFZCGX00360)
论文发表日期：2023-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 45-57 )
英文信息