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基于遗传算法的车联网卸载策略GAOS

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.64 MB | 2021-03-17

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针对移动边缘计算（MEC）车联网计算卸载系统，考虑并发多个多优先级计算任务以及MEC服务器资源负载不均的情况，提出基于遗传算法的卸载策略GAOS。根据车辆速度、MEC覆盖情况以及计算任务特性，为不同优先级的计算任务设置权重。在此基础上，对车载计算任务进行编码，将优化问题转化为背包问题，并通过遗传算法求解得到最佳卸载策略。仿真结果表明，与 Randon和ALL-MEC策略相比，GAOS受MEC服务器负载不均的影响较小，对车载安全型计算任务的成功处理数量分别增加约30%和50%。

基于遗传算法的车联网卸载策略GAOS

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