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题名车-边-云协同的任务卸载调度和资源分配机制研究
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作者
赵鹏
邝祝芳
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机构
中南林业科技大学计算机与信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第7期1205-1214,共10页
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基金
国家自然科学基金(62072477)
湖南省自然科学基金(2024JJ5648)
中国高校产学研创新基金(2021FNA04009)。
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文摘
在车辆边缘计算的基础上,车-边-云协同能够进一步实现车辆与云端之间的协同,为车辆提供更多的计算和存储资源,以实现更智能、安全和可靠的驾驶体验。在传统研究中,车辆用户的计算任务是独立、不可再分的,各任务之间没有依赖关系。而在当下的应用场景中,随着人工智能的发展,不少应用程序会由多个存在依赖关系的组件构成,对此类依赖任务计算需求的考虑是不可或缺的。因此,聚焦车-边-云协同的多车辆多任务的边缘计算场景,构建一个考虑车-边-云协同、任务依赖关系和任务优先级的任务卸载决策、任务调度决策和资源分配问题的模型,并以最小化系统能耗为目标,提出了一种基于优先级算法和双深度Q网络的联合优化算法JPDDO。首先,对多组依赖任务进行优先级排序;然后,对得到的任务队列通过双深度Q网络算法求解卸载决策、调度决策、计算频率和传输功率。仿真实验验证了该算法的有效性,并且在不同的网络环境和参数设置下都能取得比较低的能耗。
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关键词
车辆边缘计算
车-边-云
任务依赖
任务优先级
任务卸载与调度
资源分配
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Keywords
vehicle edge computing
vehicle-edge-cloud
task dependency
task priority
task offloading and scheduling
resource allocation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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