[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN111970318A - 基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置 - Google Patents

基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111970318A
CN111970318A CN202010417409.9A CN202010417409A CN111970318A CN 111970318 A CN111970318 A CN 111970318A CN 202010417409 A CN202010417409 A CN 202010417409A CN 111970318 A CN111970318 A CN 111970318A
Authority
CN
China
Prior art keywords
task
service
vehicle
matching
roadside unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010417409.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111970318B (zh
Inventor
秦晓琦
张一帆
宋贤鑫
张治�
冯志勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Posts and Telecommunications filed Critical Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN202010417409.9A priority Critical patent/CN111970318B/zh
Publication of CN111970318A publication Critical patent/CN111970318A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111970318B publication Critical patent/CN111970318B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/02—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
    • H04L67/025—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP] for remote control or remote monitoring of applications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1004—Server selection for load balancing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/60—Scheduling or organising the servicing of application requests, e.g. requests for application data transmissions using the analysis and optimisation of the required network resources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明实施例提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置，为解决现有技术中MEC服务器的负担比较大的技术问题，其中方法通过在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆，这样通过为服务车辆的匹配服务设备，分担了计算任务，这样可以减少路边单元中MEC服务器的负荷。

Description

基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及 装置
技术领域
本发明涉及车联网通信技术领域，特别是涉及的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置。
背景技术
随着互联网和车联网的深度融合，各种智能交通应用服务正在兴起。诸如自动驾驶、车载(Virtual Reality，简称VR)和实时交通控制等应用服务随之被提出。为实现诸如此类的应用服务，通常通过车辆边缘计算将车辆边缘计算(Vehicular edge computing，简称VEC)和车联网相结合，来完成繁杂计算任务的处理。其中，VEC是通过在靠近车辆的周边布署具有网络、计算、存储功能的边缘服务器，为车辆提供就近的应用服务。因此，VEC网络与车联网相结合实现了车与车、车与路边单元(Roadside Unit，简称RSU)的互连，车辆与移动边缘计算(Mobile Edge Computing，简称MEC)服务器的协同合作。以下具体说明，如何通过VEC网络与车联网相结合，实现计算任务的处理：
将MEC网络中的车辆在本地处理器难以计算的任务被卸载到布署在路边单元的MEC服务器中，由MEC服务器处理完成，得到计算结果并将该计算结果返还给相应车辆。
由于各车辆，会将任务卸载到MEC服务器，造成MEC服务器的负担比较大。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置，用以解决现有技术中MEC服务器的负担比较大的技术问题。
具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法，包括：
监控移动边缘计算网络中车辆资源和路边单元资源，其中所述车辆包括剩余资源不足以执行车辆任务的任务车辆以及留有空闲资源的服务车辆；
按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为所述任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆；
将所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆，与所述预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备及与所述匹配服务设备对应的匹配任务车辆；
基于所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆，生成任务卸载方案，其中所述任务卸载方案包括：由所述匹配任务车辆向所述匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，由所述匹配服务设备对所述请求产生响应，并且在所述匹配服务设备为服务车辆时，所述匹配任务车辆超出所述匹配服务设备的通信范围的情况下，向所述匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送所述响应，由所述留有空闲资源的路边单元转发至所述匹配任务车辆；
向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
进一步的，所述按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为所述任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备，包括：
按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件；
从所述服务车辆和所述路边单元中，确定能够满足所述服务匹配条件的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
所述按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆，包括：
按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件；
从所述任务车辆中，选择满足所述任务匹配条件的任务车辆，作为所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆。
进一步的，在所述按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件之前，所述方法还包括：
基于各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数，对各任务车辆进行排序，得到各任务车辆的任务需求服务情况；
在所述按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件之前，所述方法还包括：
基于所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间的距离、所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间是否存在资源竞争，所述路边单元和所述服务车辆分别具有空闲资源的大小，对所述路边单元和所述服务车辆进行排序，得到所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况。
进一步的，所述任务需求服务情况为最高需求服务情况时，所述服务匹配条件为所述预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间的距离最小、所述预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间无资源竞争，所述预服务设备的空闲资源的最大。
进一步的，采用如下方法确定所述服务匹配条件包括：
对所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间的距离、所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间是否存在资源竞争，所述路边单元和所述服务车辆分别具有空闲资源的大小各自分配权重，得到所述路边单元的提供服务数值和所述服务车辆的提供服务数值；
将所述路边单元的提供服务数值和所述服务车辆的提供服务数值处于提供服务数值较大的前O位，作为所述服务匹配条件。
进一步的，采用如下方法确定所述任务匹配条件包括：
对各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数各自分配权重，得到各任务车辆的任务需求服务数值；
将各任务车辆的任务需求服务数值处于任务需求服务数值较大的前P位，作为所述任务车辆的任务匹配条件。
进一步的，所述任务卸载方案包括：由所述匹配任务车辆向所述匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，所述匹配任务车辆处于所述匹配服务设备的通信范围的情况下，将所述响应返还至所述匹配任务车辆；
所述向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上，包括：
向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，由所述匹配任务车辆与所述匹配服务设备的相互配合，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
进一步的，在所述向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上之后，所述方法还包括：
将未匹配的任务车辆的任务需求服务情况作为任务车辆的任务需求服务情况，并且将未匹配的路边单元的提供服务情况和未匹配的服务车辆的提供服务情况作为所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，返回继续执行按照任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备的步骤，直至所有任务车辆均完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
第二方面，本发明实施例提供了基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务装置，包括：
监控模块，用于监控移动边缘计算网络中车辆资源和路边单元资源，其中所述车辆包括剩余资源不足以执行车辆任务的任务车辆以及留有空闲资源的服务车辆；
第一处理模块，用于按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为所述任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
第二处理模块，用于按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆；
匹配模块，用于将所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆，与所述预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备及与所述匹配服务设备对应的匹配任务车辆；
生成模块，用于基于所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆，生成任务卸载方案，其中所述任务卸载方案包括：由所述匹配任务车辆向所述匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，由所述匹配服务设备对所述请求产生响应，并且在所述匹配服务设备为服务车辆时，所述匹配任务车辆超出所述匹配服务设备的通信范围的情况下，向所述匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送所述响应，由所述留有空闲资源的路边单元转发至所述匹配任务车辆；
第三处理模块，用于向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
进一步的，所述第一处理模块，用于：
按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件；
从所述服务车辆和所述路边单元中，确定能够满足所述服务匹配条件的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
所述第二处理模块，用于：
按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件；
从所述任务车辆中，选择满足所述任务匹配条件的任务车辆，作为所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面所述的方法步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面任一的方法的步骤。
本发明实施例有益效果：
本发明实施例提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置，通过在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆，这样通过为服务车辆的匹配服务设备，分担了计算任务，这样可以减少路边单元中MEC服务器的负荷，并且，以一个留有空闲资源的路边单元作为中继节点，通过两跳传输响应至任务车辆，保证了卸载任务的可靠传输和响应的可靠返还。并且，通过将路边单元的任务车辆以及服务车辆需要服务的任务车辆与预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备和与匹配服务设备对应的匹配任务车辆，即双向匹配，可以让不同任务车辆满足各自的卸载任务的需求。
当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法的第一流程示意图；
图2为本发明实施例的移动边缘计算网络的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法的第二流程示意图；
图4为本发明实施例的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
针对现有技术中MEC服务器的负担比较大的问题，本发明实施例提供基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置，通过在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆，这样通过为服务车辆的匹配服务设备，分担了计算任务，这样可以减少路边单元中MEC服务器的负荷，并且，以一个留有空闲资源的路边单元作为中继节点，通过两跳传输响应至任务车辆，保证了卸载任务的可靠传输和响应的可靠返还。并且，通过将路边单元的任务车辆以及服务车辆需要服务的任务车辆与预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备和与匹配服务设备对应的匹配任务车辆，即双向匹配，可以让不同任务车辆满足各自的卸载任务的需求。
下面首先对本发明实施例提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法进行介绍。
本发明实施例所提供的一种基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法，应用于电子设备，该电子设备可以为路边单元、MEC服务器。
如图1所示，本发明实施例所提供的一种基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法，该方法可以包括如下步骤：
步骤110，监控移动边缘计算网络中车辆资源和路边单元资源，其中车辆包括剩余资源不足以执行车辆任务的任务车辆以及留有空闲资源的服务车辆。这样可以监控移动边缘计算网络中车辆和路边单元等各节点资源，其中，各节点的位置用二维坐标系来表示。
对于上述步骤110中的任务车辆(Task Vehicular，简称TaV)是指剩余资源不足以执行车辆任务，需要其他服务设备提供服务的车辆，其中其他服务设备可以是服务车辆或路边单元。相对于任务车辆而言，服务车辆(Service Vehicular，简称SeV)是能够通过空闲资源为一个任务车辆提供服务的车辆。其中，任务车辆的数量可以是一个，也可以是两个以上，而服务车辆一般值为一个任务车辆提供服务，这样可以减小服务车辆的负担。
对于服务车辆而言，服务车辆的空闲资源用于能够执行完成一个任务车辆的车辆任务；而对于路边单元而言，路边单元的空闲资源用于能够执行完成至少一个任务车辆的车辆任务。
上述车辆任务可以是指计算任务，与计算任务的请求对应的响应就是计算任务以后得到的计算结果。其中任务车辆可以TaV m的任务可以用元组{Dm，Cm，θm，γm}来描述，Dm表示任务的大小，Cm表示计算任务所需的处理器的转数，也就是计算次数，θm表示不同应用执行任务优先级的时延敏感度，γm表示任务的输出输入比，比如输入2张，输出1张，这样输出数据量相较于输出数据量小，传输快。
步骤120，按照任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备。
步骤130，按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆。
步骤140，将路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆，与预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备及与匹配服务设备对应的匹配任务车辆。
步骤150，基于匹配服务设备和匹配任务车辆，生成任务卸载方案，其中任务卸载方案包括：由匹配任务车辆向匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，由匹配服务设备对请求产生响应，并且在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆。
步骤160，向匹配服务设备和匹配任务车辆传播任务卸载方案，以完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上。
本步骤160进一步可以采用如下速率公式，完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上：
Figure BDA0002495527160000081
Figure BDA0002495527160000082
其中，rmn(t)为TaV m到SeV n的瞬时传输速率，rmR(t)为TaV m到RSU的瞬时传输速率，B是信道带宽，ρ0是单位距离的信道增益，P为传输功率，σ2是噪声功率，α是路损系数；TaVm表示第M个TaV，SeV n表示第n个TaV；
Figure BDA0002495527160000083
Figure BDA0002495527160000084
其中，dmn(t)为TaV m和SeV n的瞬时距离，dmR(t)为TaV m和RSU的瞬时距离，R为RSU，
Figure BDA0002495527160000085
为任务车辆与RSU的相对距离，
Figure BDA0002495527160000086
为服务车辆与RSU的相对距离，
Figure BDA0002495527160000087
为TaV m相对RSU的速度，
Figure BDA0002495527160000088
为SeV n相对RSU的速度。T为上标，代表TaV，m为网络内TaV的编号索引，S为上标，代表SeV，n为网络内SeV的编号索引。t为从0时刻开始的时间。h为部署在路边单元的天线高度，部署在RSU上的天线的位置为(0，h)。TaV m的移动模型被表示为
Figure BDA0002495527160000089
Figure BDA00024955271600000810
是TaV m的初始位置。同样的，SeV n的移动模型被表示为
Figure BDA00024955271600000811
Figure BDA00024955271600000812
是SeVn的初始位置。这样在只考虑大尺度衰落不会对装置性能有太多的影响，并且在车辆的速率在任务卸载和任务计算的过程中保持不变以及在信道增益中忽略小尺度衰落，只考虑路径损耗，得到传输TaV m到SeV n的瞬时传输速率以及TaV m到RSU的瞬时传输速率，方便完成任务卸载和任务计算。
在本发明实施例中，通过在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆，这样通过为服务车辆的匹配服务设备，分担了计算任务，这样可以减少路边单元中MEC服务器的负荷，并且，以一个留有空闲资源的路边单元作为中继节点，通过两跳传输响应至任务车辆，保证了卸载任务的可靠传输和响应的可靠返还。并且，通过将路边单元的任务车辆以及服务车辆需要服务的任务车辆与预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备和与匹配服务设备对应的匹配任务车辆，即双向匹配，可以让不同任务车辆满足各自的卸载任务的需求。
对于上述步骤110中剩余资源可以是指剩余的本地计算资源，空闲资源可以是指空闲的计算资源。参见图2所示，此类TaV的本地计算资源被其他应用所占用，其间所产生的任务需要卸载至其他服务设备进行计算；另一类SeV具有空闲的计算资源，可以为TaV提供计算服务，可以为提供计算服务获得相应的报酬。
上述任务需求服务情况是指为了说明任务车辆的任务时，任务相关的情况。而，提供服务情况是指为了能够为任务车辆能够提供服务时服务设备和资源相关的情况。基于上述步骤110中的任务车辆和服务车辆，可以通过多种可能方式确定步骤120中能够为任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，在一种可能的方式中，按照任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为任务车辆提供最优服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备。
对应于上述一种可能的方式的步骤120，上述步骤130进一步包括：按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定路边单元最高需求服务的任务车辆和服务车辆最高需求服务的任务车辆。
在本发明实施例中，任务需求服务情况为最高需求服务情况时，服务匹配条件为最优服务匹配，其中最优服务匹配指的是预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间的距离最小、预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间无资源竞争，预服务设备的空闲资源的最大。
其中，上述任务车辆提供最优服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备是指与任务车辆之间的距离最小、与任务车辆之间无资源竞争，且空闲资源的最大的预服务设备。
路边单元最高需求服务的任务车辆和服务车辆最高需求服务的任务车辆是指各任务的最小、执行任务优先级的时延敏感度最高以及计算各任务所需的处理器的转数最少的任务车辆；或者，各任务的最大、执行任务优先级的时延敏感度最高以及计算各任务所需的处理器的转数最多的任务车辆。这样通过双方匹配，找最高需求服务的任务车辆和最优服务的预服务设备，可以快速匹配，提高效率。
在另一种可能的方式中，按照任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件；从服务车辆和路边单元中，确定能够满足服务匹配条件的服务车辆及路边单元，作为预服务设备。
需要说明的是，上述任务车辆的任务需求服务情况可以采用如下方式确定：
基于各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数，对各任务车辆进行排序，得到各任务车辆的任务需求服务情况。
由于上述各任务车辆的任务的大小、执行应用对应任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数等任务相关信息存在不同优先级的处理顺序，因此可以按照不同优先级的处理顺序，对各任务车辆进行排序，得到各任务车辆的任务需求服务情况。示例，第一步，优先按照任务优先级的时延敏感度，对对各任务车辆进行排序；再从排序的任务车辆中，找到时延敏感度相对于其他任务车辆时延敏感度较高的前几位任务车辆；
第二步，按照各任务车辆的任务的大小，对相对于其他任务车辆时延敏感度较高的前几位任务车辆进行排序；再从排序的任务车辆中，找到任务的大小相较于其他任务车辆任务较小的前几位任务车辆；
第三步，按照计算任务所需的处理器的转数，对相较于其他任务车辆任务较小的前几位任务车辆进行排序，再从排序的任务车辆中，找到计算任务所需的处理器的转数相较于其他任务车辆计算任务所需的处理器的转数较小的前几位任务车辆。
这样可以得到时延敏感度相对于其他任务车辆时延敏感度较高、相较于其他任务车辆任务较小并且相较于其他任务车辆计算任务所需的处理器的转数较小的车辆。当然上述排序顺序只是举例说明，可以根据实际需要情况，以各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数为基础，确定先后不同的排序顺序。
基于上述各任务车辆的任务需求服务情况，上述服务匹配条件的确定方式有多种可能的实现方式，在一种可能的实现方式中，对路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间的距离、路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间是否存在资源竞争，路边单元和服务车辆分别具有空闲资源的大小各自分配权重，得到路边单元的提供服务数值和服务车辆的提供服务数值；将路边单元的提供服务数值和服务车辆的提供服务数值处于提供服务数值较大的前O位，作为服务匹配条件，其中O≥1的整数。
本发明实施例可以采用如下公式，按照任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件：
采用SeV n和RSU对TaV m的偏好函数如下：
Figure BDA0002495527160000111
Figure BDA0002495527160000112
其中，
Figure BDA0002495527160000113
为第n个SeV对第m个TaV的偏好数值，即上述服务匹配条件，
Figure BDA0002495527160000114
为V2V传输单位比特数据所需费用，trans指代传输transmission费用，V指代V2V传输，Dm为TaV m的任务大小，
Figure BDA0002495527160000115
为SeV执行单位转数所需费用，com指代计算computing费用，Fn为SeV n具有的最大计算资源，也就是空余CPU最大计算频率，μ为时延的权重，θm为TaV m生成任务优先级的时延敏感度，Cm为TaV m计算任务所需的CPU转数，
Figure BDA0002495527160000116
为从TaV m到SeV n的预估任务卸载时延，off指代任务卸载offloading，
Figure BDA0002495527160000117
为RSU对TaV m的偏好数值，
Figure BDA0002495527160000118
为V2R传输单位比特数据所需费用，
Figure BDA0002495527160000119
为RSU执行单位专属转数所需费用，FR为RSU的计算资源，R指代RUS，
Figure BDA00024955271600001110
为预估的TaV m到RSU的任务卸载时延。上式表明，SeV和RSU更偏好于通信计算资源需求高且时延要求高的TaV。
对于上述路边单元的提供服务数值和服务车辆的提供服务数值
对应于上述一种可能的方式的步骤120，上述步骤130进一步包括：按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件；从任务车辆中，选择满足任务匹配条件的任务车辆，作为路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆。
需要说明的是，上述路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况可以采用如下方式确定：基于路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间的距离、路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间是否存在资源竞争，路边单元和服务车辆分别具有空闲资源的大小，对路边单元和服务车辆进行排序，得到路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况。
当然，本步骤“上述路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务”的确定方式与“上述任务车辆的任务需求服务情况”的确定方式，除以“路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间的距离、路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间是否存在资源竞争，路边单元和服务车辆分别具有空闲资源的大小”的处理对象不同外，具体的确定方式的过程与上述任务车辆的任务需求服务情况”的具体确定方式的过程相同，均可参照上述任务车辆的任务需求服务情况”的具体确定方式，在此不再赘述。
基于上述路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，上述任务匹配条件的确定方式有多种可能的实现方式，在一种可能的实现方式中，对各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数各自分配权重，得到各任务车辆的任务需求服务数值；将各任务车辆的任务需求服务数值处于任务需求服务数值较大的前P位，作为任务车辆的任务匹配条件，其中P≥1的整数。
本发明实施例可以采用如下公式，按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件：
采用TaV m对SeV n和RSU的偏好函数如下：
Figure BDA0002495527160000121
Figure BDA0002495527160000122
其中，
Figure BDA0002495527160000123
为m个TaV对n个SeV和RSU的偏好数值，即上述任务匹配条件，βd为权重参数，dmn(0)为处于初始时刻的TaV m到SeV n之间的距离，
Figure BDA0002495527160000124
为在任务卸载完成时，TaV m到SeV n的距离，
Figure BDA0002495527160000131
为TaV m对RSU的偏好数值，dmR(0)为处于初始时刻的TaV m与RSU之间的距离，
Figure BDA0002495527160000132
为在任务卸载完成时时，TaV m与RSU之间的距离，Fn为SeV n的计算资源，也就是处理器的计算频率。上式表明，TaV更偏好于拥有计算资源多和距离较近的卸载节点。
为了能够方便生成任务卸载方案，上述步骤150进一步包括：
在匹配服务设备为一个路边单元的情况下，则判断一个路边单元的空闲资源除了执行其他匹配任务车辆以外，是否能够执行完匹配任务车辆的所有任务；如果一个路边单元能够执行完匹配任务车辆的所有任务，则生成将匹配任务车辆的任务卸载在一个路边单元上的任务卸载方案；或者，
在匹配服务设备为一个服务车辆的情况下，则判断一个服务车辆是否能够执行完匹配任务车辆的所有任务；如果一个服务车辆能够执行完匹配任务车辆的所有任务，则生成将匹配任务车辆的任务卸载在一个服务车辆上的任务卸载方案。
本发明实施例中的本步骤150应用的场景可能是服务车辆与任务车辆的行驶方向相反，在服务车辆返还响应时，任务车辆超出了服务车辆的通信范围。
因此上述步骤160可以向匹配服务设备和匹配任务车辆传播任务卸载方案，由匹配任务车辆、为服务车辆的匹配服务设备以及留有空闲计算资源的路边单元的相互配合，以完成匹配任务车辆将任务卸载至匹配服务设备。
本发明实施例的其他应用场景还可能是在服务车辆返还响应时，任务车辆处于服务车辆的通信范围，任务车辆与服务车辆直接通信，或者，在路边单元返还响应时，任务车辆处于路边单元的通信范围内，任务车辆与路边单元直接通信。
基于上述多种应用场景，存在多种不同任务卸载方案，其中，任务卸载方案包括：由匹配任务车辆向匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，匹配任务车辆处于匹配服务设备的通信范围的情况下，将响应返还至匹配任务车辆；
基于上述任务卸载方案，上述步骤160进一步包括：向匹配服务设备和匹配任务车辆传播任务卸载方案，由匹配任务车辆与匹配服务设备的相互配合，以完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上。这样可以满足各个场景的应用，详见图2所示。
采用如下公式，可以实现上述任务卸载决策中任务从TaV m卸载到SeV n还是RSU上：
Figure BDA0002495527160000141
Figure BDA0002495527160000142
其中，A＝{amn|m∈M，n∈N}为TaV到SeV的任务卸载决策，amn＝1表示SeV n的传输量的大小等于卸载TaV任务的大小，说明正好SeV n的传输量能够处理卸载TaV任务，那么任务从TaV m卸载到SeV n上，amn＝0表示SeV n的传输量为0，说明SeV n的传输量无法处理卸载TaV任务，则任务从TaV m无法卸载到SeV n上；
B＝{bm|m∈M}为TaV到RSU的任务卸载决策，bm＝1表示任务从TaV m卸载到RSU，且任务从TaV m无法卸载到SeV n上，bm＝0表示任务从TaV m无法卸载到此RSU，任务可以从TaV m卸载到SeV n上或者任务可以从TaV m卸载到其他bm＝1的RSU上。本发明实施例中的每个TaV只能将一个任务卸载到其他节点，每个SeV只能处理来自一个TaV的任务，而RSU则能处理多个TaV的任务；τmn表示TaV m和SeV n的链路连接时间，并且，
Figure BDA0002495527160000143
L为V2V通信在发射功率P下的最大传输距离，sign(.)表示符号函数，其中sign(.)变量的数值大于0，则函数值为+1，否则为-1。χ()为示性函数，其中χ()的变量为‘真’，则函数值为1，否则为0。
Figure BDA0002495527160000144
Dm大小的任务数据可以从TaV m卸载到TaV n，否则
Figure BDA0002495527160000145
Dm大小的任务数据无法从TaV m卸载到TaV n。这样在车辆的通信距离有限，V2V链路不稳定的情况下，能够指示任务能否从TaV m卸载到SeV n。
采用如下公式，可以实现上述任务卸载决策中响应如何从SeV n或RSU上返还至TaV m上，具体说明如下：
一般而言，RSU与车辆之间采用蜂窝通信，RSU通信距离较大，本发明实施例认为在如图2所示的虚线圈内，即RSU覆盖范围内其与车辆的通信比较稳定，而车车之间的链路由于车辆移动性会出现连接中断的问题。于是，对于响应，本发明实施例会存在考虑三种响应返还方式。如图2所示，第一种响应返还方式11是TaV01卸载到RSU的任务计算完成后，得到的计算结果，直接通过交通工具对基础设施(Vehicle-to-Infrastructure，简称V2I)通信方式返还；第二种响应返还方式12是TaV01卸载到SeV02的任务直接通过交通工具对交通工具(Vehicle-to-Vehicle，简称V2V)方式返还；第三种响应返还方式13是TaV01卸载到SeV02的任务以RSU作为中继节点通过两跳方式返还。
其中第一种响应返还方式，采用如下公式，使用计算资源分配策略FR，可以实现上述任务卸载决策中响应从RSU上返还至TaV m上：
Figure BDA0002495527160000151
Figure BDA0002495527160000152
Figure BDA0002495527160000153
其中，
Figure BDA0002495527160000154
为任务从TaV m卸载至RSU的传输时延，
Figure BDA0002495527160000155
为任务从TaV m卸载至RSU的计算时延，off指代任务卸载，com指代计算computer，fRm是RSU分配给TaV m的计算资源，即处理器(Central Processing Unit，简称CPU)的计算频率，FR＝{fRm|m∈M}为RSU的计算资源分配策略，这样TaV m将任务卸载至RSU，则响应可直接返还至TaV m。
其中第二种和第三种响应返还方式，采用如下公式，使用计算资源分配策略FS，可以实现上述任务卸载决策中响应从SeV n通过直接V2V通信或两跳的V2I通信方式返还至TaV m上：
Figure BDA0002495527160000161
Figure BDA0002495527160000162
Figure BDA0002495527160000163
Figure BDA0002495527160000164
其中，
Figure BDA0002495527160000165
为任务从TaV m卸载至SeV n的传输时延，
Figure BDA0002495527160000166
为任务从TaV m卸载至SeV n的计算时延，fnm是SeV n分配给TaV m的计算资源，即CPU的计算频率，FS＝{fnm|m∈M}为SeV n的计算资源分配策略，用C＝{cmn|m∈M，n∈N}表示响应返还决策，cmn＝1表示SeV n直接通过V2V方式返还计算响应，cmn＝0表示SeV n经过两跳V2I传输将响应返还。当TaV m卸载任务至SeV n时，如果SeV n在任务计算完成后，得到的计算结果，与TaV m的距离超出了车辆最大通信范围，即
Figure BDA0002495527160000167
那么计算响应只能通过两跳返还，cmn＝0；否则，V2V直接返还和V2I两跳返还方式都可以被采纳，cmn≤1。这样如果TaV m将任务卸载至SeV n，计算任务的响应可通过直接V2V通信或两跳的V2I通信方式返还。
对于上述任务量的不同，产生不同流量，因此为了能够明确任务量处理所花费的流程，可以通过花费体现出来，因此TaV m的总费用可以表示为：
Figure BDA0002495527160000171
其中，
Figure BDA0002495527160000172
Figure BDA0002495527160000173
Figure BDA0002495527160000174
其中，
Figure BDA0002495527160000175
为TaV m的总花费，total为总共的花费，与其他花费的区别，
Figure BDA0002495527160000176
为TaV m的通信费用，
Figure BDA0002495527160000177
为TaV m的计算费用，bm表示TaV m是否卸载到RSU，
Figure BDA0002495527160000178
为V2I通信的费用(单位：/bit)，
Figure BDA0002495527160000179
为V2V通信的费用(单位：/bit)，γm为任务计算结果大小与任务大小的比值，amn表示TaV m是否卸载到SeV n，cmn表示SeV n是否通过两跳的V2R中继方式返还结果，
Figure BDA00024955271600001710
为在SeV上卸载的计算服务费用(单位：/cycle/GHz)，
Figure BDA00024955271600001711
为在RSU上卸载的计算服务费用(单位：/cycle/GHz)，fRm为RSU分配给TaV m的计算频率，fnm为SeV n分配给TaV m的计算频率。
为了简化公式，可以使用
Figure BDA00024955271600001712
和
Figure BDA00024955271600001713
表示TaV m任务的传输时延和计算时延，可以得到：
Figure BDA00024955271600001714
Figure BDA00024955271600001715
在任务卸载过程和任务计算过程中，需要收取通信和计算的服务费用，由于V2I通信通常由运营商管理，而V2V通信一般由车辆自组织构建网络，因此在RSU端和车辆端的通信和计算费用不尽相同。在MEC网络中充分考虑车辆移动性，提出了以RSU作为中继节点通过两跳V2R传输返还计算结果，保证了卸载任务的可靠传输和计算结果的可靠返还。这样提出了车车、车路的异构任务卸载算法和计算资源的分配策略，高效达到了较优的网络内时延和花费的优化效果。
为了得到上述计算资源分配策略FS以及计算资源分配策略FR，采用如下公式实现：
首先，本发明实施例可以实现的目标是对整个网络范围内的用户花费和任务时延的加权值进行优化，以提升用户总体的服务质量。于是对如下表达式进行优化：
Figure BDA0002495527160000181
在此公式中，μ是时延权重，θm是时延敏感程度。amn和bm是整数变量，fnm和fRm是连续变量。对如下表达式进行优化是目标问题，此目标问题属于混合整数非线性规划问题(Mixed Integer Nonlinear Pogram，简称MINLP)，但MINLP通常是难以求解的。求解此类问题理论上最坏的运行时间是指数级别的，一般的求解器难以求解出中等规模的网络下的此类问题。因此，本发明实施例如下算法求得一个较好的解。这样在基于距离的策略中，TaV根据周边计算节点的距离选择卸载任务，即卸载目标。本发明实施例比较三种策略在不同SeV数量、不同RSU计算频率、不同时延权重下网络内时延和花费的加权和。在不同的变量设置下，所提出算法的性能都明显优于其他两种策略，同时所提出算法对时延的优化性能更好。
其次，给定任务卸载策略A和B，将问题P1解耦成两个子问题：
Figure BDA0002495527160000182
Figure BDA0002495527160000191
问题P2关于FR为凸函数，可以通过求解KKT条件得出最优解，最优解以下给出：
Figure BDA0002495527160000192
其中中间变量∈满足：
Figure BDA0002495527160000193
问题P3是个分段凸规划问题，可以通过分成多段区间来求解。最优解以下给出：
Figure BDA0002495527160000194
Figure BDA0002495527160000195
如图3所示，为了优化整个移动边缘计算网络范围内用户的通信计算费用与时延的加权，本发明实施例需要将计算和通信要求高的TaV将任务卸载到计算资源多且信道质量好的SeV或RSU。因此本发明实施例在上述步骤160之后，方法还包括：
步骤170，将未匹配的任务车辆的任务需求服务情况作为任务车辆的任务需求服务情况，并且将未匹配的路边单元的提供服务情况和未匹配的服务车辆的提供服务情况作为路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，返回继续步骤120；
步骤180，判断是否还存在未匹配的任务车辆；如果是，即还存在未匹配的任务车辆，则执行步骤170；如果否，即不存在未匹配的任务车辆，则执行步骤190；
步骤190，所有任务车辆均完成所有匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上。
在本发明实施例中步骤110至步骤190对应的匹配算法，以获得满足上述要求的任务卸载方案。对于上述匹配算法实现如下：
首先需要说明的是：使用RSU计算频率表示RSU计算资源，比如，RSU计算资源有4个资源，已占用1个资源，3个剩余资源，则说明RSU计算频率为4，已占用RSU计算频率为1，剩余RSU计算频率为3。任务匹配条件是指TaV m对RSU和SeV n的偏好，服务匹配条件是指n个SeV和RSU分别对m个TaV的偏好数值。
步骤一：将初始RSU计算频率设置为
Figure BDA0002495527160000201
集合M′中的每个TaV m对RSU和满足条件
Figure BDA0002495527160000202
的SeV n建立偏好列表，记为
Figure BDA0002495527160000203
并将偏好值从大到小排序，将预服务设备n∈N′∪{RSU}在TaV m中的名次表示为
Figure BDA0002495527160000204
每个TaV m向列表
Figure BDA0002495527160000205
中排名前k的预服务设备发出请求，这里，
Figure BDA0002495527160000206
如此可以使TaV尽可能多的遍历到预服务设备。
其中，M＝{1，...，m，...，M}表示为TaV的集合，m表示TaV的集合中的第m个TaV，M为表示TaV的集合中的第M个TaV，TaV的总数为M个。N＝{1，...，n，...，N}表示为SeV的集合，n表示SeV的集合中的第n个SeV，N为表示SeV的集合中的第N个SeV，SeV的总数为N个，M′表示未匹配的TaV，N′表示未匹配的SeV集合，τmn为TaV m和SeV n保持连接的时间，rmn(t)为TaVm到SeV n的瞬时数据传输速率，t为时刻，F′R为方案中为了求得卸载决策所预设的RSU剩余计算频率，FR为RSU计算频率。
步骤二：每个预服务设备n∈N′∪{RSU}对向自己发出请求的TaV建立偏好列表，记为
Figure BDA0002495527160000211
并将偏好值从大到小排序。将TaV m在预服务设备n∈N′∪{RSU}中的名次表示为
Figure BDA0002495527160000212
步骤三：对m∈M′和n∈N′∪{RSU}建立名次函数如下：
Figure BDA0002495527160000213
其中，βT为TaV对SeV和RSU的权重参数，βH为RSU和SeV对TaV的权重参数，ψn(m)和ψm(n)为TaV与SeV和RSU的匹配度，
Figure BDA0002495527160000214
为RSU和SeV在TaV m列表中的偏好排名，
Figure BDA0002495527160000215
为TaV m在RSU和SeV列表中的偏好排名，这样使需求高的TaV和能力强的预服务设备匹配。
步骤四：每个TaV m选择列表
Figure BDA0002495527160000216
中ψm(n)值最大的预服务设备发送选择请求，收到选择请求的预服务设备n∈N′∪{RSU}向ψn(m)值最大的TaV发送选择回复，两两选择的TaV和SeV或RSU完成匹配，同时根据此轮匹配更新任务卸载变量amn和bm。其中，amn为TaV m是否卸载到SeV n，bm为TaV m是否卸载到RSU。
步骤五：RSU的计算频率F′R进行如下更新：
Figure BDA0002495527160000217
已经完成匹配的TaV和SeV从未匹配集合中移除，即对于满足条件am′n′＝1和bm′＝1的TaV m′和SeV n′，更新M′和N′如下：
M′←{M′\m′}，
N′←{N′\m′}。
步骤六：以上步骤一和步骤二重复迭代，直到所有的TaV完成匹配。
下面继续对本发明实施例提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务装置进行介绍。
参见图4，图4为本发明实施例提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务装置的结构示意图。本发明实施例所提供的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务装置，可以包括如下模块：
监控模块21，用于监控移动边缘计算网络中车辆资源和路边单元资源，其中车辆包括剩余资源不足以执行车辆任务的任务车辆以及留有空闲资源的服务车辆；
第一处理模块22，用于按照任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
第二处理模块23，用于按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆；
匹配模块24，用于将所述路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆，与预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备及与匹配服务设备对应的匹配任务车辆；
生成模块25，用于基于匹配服务设备和匹配任务车辆，生成任务卸载方案，其中任务卸载方案包括：由匹配任务车辆向匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，由匹配服务设备对请求产生响应，并且在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆；
第三处理模块26，用于向匹配服务设备和匹配任务车辆传播任务卸载方案，以完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上。
在本发明实施例中，通过在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆，这样通过为服务车辆的匹配服务设备，分担了计算任务，这样可以减少路边单元中MEC服务器的负荷，并且，以一个留有空闲资源的路边单元作为中继节点，通过两跳传输响应至任务车辆，保证了卸载任务的可靠传输和响应的可靠返还。并且，通过将路边单元的任务车辆以及服务车辆需要服务的任务车辆与预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备和与匹配服务设备对应的匹配任务车辆，即双向匹配，可以让不同任务车辆满足各自的卸载任务的需求。
在一种可能的实现方式中，第一处理模块，用于：
按照任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件；
从服务车辆和路边单元中，确定能够满足服务匹配条件的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
第二处理模块，用于：
按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件；
从任务车辆中，选择满足任务匹配条件的任务车辆，作为路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆。
在一种可能的实现方式中装置还包括：
第四处理模块，用于在按照任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件之前，基于各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数，对各任务车辆进行排序，得到各任务车辆的任务需求服务情况；
装置还包括：第五处理模块，用于在按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件之前，基于路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间的距离、路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间是否存在资源竞争，路边单元和服务车辆分别具有空闲资源的大小，对路边单元和服务车辆进行排序，得到路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况。
在一种可能的实现方式中，任务需求服务情况为最高需求服务情况时，服务匹配条件为预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间的距离最小、预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间无资源竞争，预服务设备的空闲资源的最大。
在一种可能的实现方式中，装置还包括：第六处理模块，用于：
对路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间的距离、路边单元和服务车辆分别与任务车辆之间是否存在资源竞争，路边单元和服务车辆分别具有空闲资源的大小各自分配权重，得到路边单元的提供服务数值和服务车辆的提供服务数值；
将路边单元的提供服务数值和服务车辆的提供服务数值处于提供服务数值较大的前O位，作为服务匹配条件。
在一种可能的实现方式中，装置还包括：第七处理模块，用于：
对各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数各自分配权重，得到各任务车辆的任务需求服务数值；
将各任务车辆的任务需求服务数值处于任务需求服务数值较大的前P位，作为任务车辆的任务匹配条件。
在一种可能的实现方式中，任务卸载方案包括：由匹配任务车辆向匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，匹配任务车辆处于匹配服务设备的通信范围的情况下，将响应返还至匹配任务车辆；
第三处理模块，用于：
向匹配服务设备和匹配任务车辆传播任务卸载方案，由匹配任务车辆与匹配服务设备的相互配合，以完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上。
在一种可能的实现方式中，装置还包括：
第八处理模块，用于在向匹配服务设备和匹配任务车辆传播任务卸载方案，以完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上之后，将未匹配的任务车辆的任务需求服务情况作为任务车辆的任务需求服务情况，并且将未匹配的路边单元的提供服务情况和未匹配的服务车辆的提供服务情况作为路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，返回继续执行第一处理模块的步骤，直至所有任务车辆均完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上。
下面继续对本发明实施例提供的电子设备进行介绍。
参见图5，图5为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器31、通信接口32、存储器33和通信总线34，其中，处理器31，通信接口32，存储器33通过通信总线34完成相互间的通信，
存储器33，用于存放计算机程序；
处理器31，用于执行存储器33上所存放的程序时，实现上述基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法的步骤，在本发明一个可能的实现方式中，可以实现如下步骤：
监控移动边缘计算网络中车辆资源和路边单元资源，其中车辆包括剩余资源不足以执行车辆任务的任务车辆以及留有空闲资源的服务车辆；
按照任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
按照路边单元的提供服务情况和服务车辆的提供服务情况，确定路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆；
将所述路边单元需要服务的任务车辆和服务车辆需要服务的任务车辆，与预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备及与匹配服务设备对应的匹配任务车辆；
基于匹配服务设备和匹配任务车辆，生成任务卸载方案，其中任务卸载方案包括：由匹配任务车辆向匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，由匹配服务设备对请求产生响应，并且在匹配服务设备为服务车辆时，匹配任务车辆超出匹配服务设备的通信范围的情况下，向匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送响应，由留有空闲资源的路边单元转发至匹配任务车辆；
向匹配服务设备和匹配任务车辆传播任务卸载方案，以完成匹配任务车辆将任务卸载在匹配服务设备上。
上述电子设备提到的通信总线可以是PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，也可以包括NVM(Non-Volatile Memory，非易失性存储器)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、NP(Network Processor，网络处理器)等；还可以是DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法的步骤。
本发明实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法的步骤。
本发明实施例提供了一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置/电子设备/存储介质/包含指令的计算机程序产品/计算机程序实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法，其特征在于，包括：
监控移动边缘计算网络中车辆资源和路边单元资源，其中所述车辆包括剩余资源不足以执行车辆任务的任务车辆以及留有空闲资源的服务车辆；
按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为所述任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆；
将所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆，与所述预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备及与所述匹配服务设备对应的匹配任务车辆；
基于所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆，生成任务卸载方案，其中所述任务卸载方案包括：由所述匹配任务车辆向所述匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，由所述匹配服务设备对所述请求产生响应，并且在所述匹配服务设备为服务车辆时，所述匹配任务车辆超出所述匹配服务设备的通信范围的情况下，向所述匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送所述响应，由所述留有空闲资源的路边单元转发至所述匹配任务车辆；
向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为所述任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备，包括：
按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件；
从所述服务车辆和所述路边单元中，确定能够满足所述服务匹配条件的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
所述按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆，包括：
按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件；
从所述任务车辆中，选择满足所述任务匹配条件的任务车辆，作为所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件之前，所述方法还包括：
基于各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数，对各任务车辆进行排序，得到各任务车辆的任务需求服务情况；
在所述按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件之前，所述方法还包括：
基于所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间的距离、所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间是否存在资源竞争，所述路边单元和所述服务车辆分别具有空闲资源的大小，对所述路边单元和所述服务车辆进行排序，得到所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述任务需求服务情况为最高需求服务情况时，所述服务匹配条件为所述预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间的距离最小、所述预服务设备与最高需求服务情况的任务车辆之间无资源竞争，所述预服务设备的空闲资源的最大。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，采用如下方法确定所述服务匹配条件包括：
对所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间的距离、所述路边单元和所述服务车辆分别与所述任务车辆之间是否存在资源竞争，所述路边单元和所述服务车辆分别具有空闲资源的大小各自分配权重，得到所述路边单元的提供服务数值和所述服务车辆的提供服务数值；
将所述路边单元的提供服务数值和所述服务车辆的提供服务数值处于提供服务数值较大的前O位，作为所述服务匹配条件。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，采用如下方法确定所述任务匹配条件包括：
对各任务车辆的任务的大小、执行任务优先级的时延敏感度以及计算任务所需的处理器的转数各自分配权重，得到各任务车辆的任务需求服务数值；
将各任务车辆的任务需求服务数值处于任务需求服务数值较大的前P位，作为所述任务车辆的任务匹配条件。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务卸载方案包括：由所述匹配任务车辆向所述匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，所述匹配任务车辆处于所述匹配服务设备的通信范围的情况下，将所述响应返还至所述匹配任务车辆；
所述向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上，包括：
向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，由所述匹配任务车辆与所述匹配服务设备的相互配合，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上之后，所述方法还包括：
将未匹配的任务车辆的任务需求服务情况作为任务车辆的任务需求服务情况，并且将未匹配的路边单元的提供服务情况和未匹配的服务车辆的提供服务情况作为所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，返回继续执行按照任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备的步骤，直至所有任务车辆均完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
9.一种基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务装置，其特征在于，包括：
监控模块，用于监控移动边缘计算网络中车辆资源和路边单元资源，其中所述车辆包括剩余资源不足以执行车辆任务的任务车辆以及留有空闲资源的服务车辆；
第一处理模块，用于按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定能够为所述任务车辆提供服务的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
第二处理模块，用于按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆；
匹配模块，用于将所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆，与所述预服务设备进行匹配，得到匹配服务设备及与所述匹配服务设备对应的匹配任务车辆；
生成模块，用于基于所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆，生成任务卸载方案，其中所述任务卸载方案包括：由所述匹配任务车辆向所述匹配服务设备发送用于卸载任务的请求，由所述匹配服务设备对所述请求产生响应，并且在所述匹配服务设备为服务车辆时，所述匹配任务车辆超出所述匹配服务设备的通信范围的情况下，向所述匹配服务设备的通信范围内一个留有空闲资源的路边单元发送所述响应，由所述留有空闲资源的路边单元转发至所述匹配任务车辆；
第三处理模块，用于向所述匹配服务设备和所述匹配任务车辆传播所述任务卸载方案，以完成所述匹配任务车辆将任务卸载在所述匹配服务设备上。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块，用于：
按照所述任务车辆的任务需求服务情况，确定服务匹配条件；
从所述服务车辆和所述路边单元中，确定能够满足所述服务匹配条件的服务车辆及路边单元，作为预服务设备；
所述第二处理模块，用于：
按照所述路边单元的提供服务情况和所述服务车辆的提供服务情况，确定任务匹配条件；
从所述任务车辆中，选择满足所述任务匹配条件的任务车辆，作为所述路边单元需要服务的任务车辆和所述服务车辆需要服务的任务车辆。
CN202010417409.9A 2020-05-18 2020-05-18 基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置 Active CN111970318B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010417409.9A CN111970318B (zh) 2020-05-18 2020-05-18 基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010417409.9A CN111970318B (zh) 2020-05-18 2020-05-18 基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111970318A true CN111970318A (zh) 2020-11-20
CN111970318B CN111970318B (zh) 2022-05-24

Family

ID=73358181

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010417409.9A Active CN111970318B (zh) 2020-05-18 2020-05-18 基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111970318B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112714178A (zh) * 2020-12-25 2021-04-27 北京信息科技大学 一种基于车载边缘计算的任务卸载方法及装置
CN113254219A (zh) * 2021-06-28 2021-08-13 国汽智控(北京)科技有限公司 协同处理方法、协同处理装置、电子设备及存储介质
CN113422797A (zh) * 2021-05-11 2021-09-21 中国科学院计算技术研究所 一种用于车联网的更新地图的方法及系统
CN113535261A (zh) * 2021-07-05 2021-10-22 云南大学 基于边缘计算的车联网车辆集群任务卸载方法
CN114264220A (zh) * 2021-12-23 2022-04-01 湖南大学 一种移动设备的相对位移精确感知与检测方法
CN115988462A (zh) * 2023-03-17 2023-04-18 中电建市政建设集团山东工程有限公司 一种基于车路协同的边缘计算模块的调试方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108990016A (zh) * 2018-08-17 2018-12-11 电子科技大学 一种多车协同的计算任务卸载与传输方法
US20190053051A1 (en) * 2018-09-28 2019-02-14 Intel IP Corporation Methods for autonomous authentication for vehicle-to-vehicle (v2v) communications in out-of-coverage scenarios
CN109756378A (zh) * 2019-01-12 2019-05-14 大连理工大学 一种车载网络下的智能计算卸载方法
CN109862086A (zh) * 2019-01-21 2019-06-07 华北电力大学 一种车载边缘计算中基于匹配算法的任务分配策略
CN110035410A (zh) * 2019-03-07 2019-07-19 中南大学 一种软件定义车载边缘网络中联合资源分配和计算卸载的方法及系统
CN110557732A (zh) * 2019-08-05 2019-12-10 西北工业大学 一种车辆边缘计算网络任务卸载负载均衡系统及均衡方法
CN110831206A (zh) * 2019-11-08 2020-02-21 北京邮电大学 一种应用于车联异构网络的无线资源调度方法及装置
CN110868700A (zh) * 2019-10-16 2020-03-06 深圳大学 车载边缘计算环境下基于可分裂任务的协作计算卸载方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108990016A (zh) * 2018-08-17 2018-12-11 电子科技大学 一种多车协同的计算任务卸载与传输方法
US20190053051A1 (en) * 2018-09-28 2019-02-14 Intel IP Corporation Methods for autonomous authentication for vehicle-to-vehicle (v2v) communications in out-of-coverage scenarios
CN109756378A (zh) * 2019-01-12 2019-05-14 大连理工大学 一种车载网络下的智能计算卸载方法
CN109862086A (zh) * 2019-01-21 2019-06-07 华北电力大学 一种车载边缘计算中基于匹配算法的任务分配策略
CN110035410A (zh) * 2019-03-07 2019-07-19 中南大学 一种软件定义车载边缘网络中联合资源分配和计算卸载的方法及系统
CN110557732A (zh) * 2019-08-05 2019-12-10 西北工业大学 一种车辆边缘计算网络任务卸载负载均衡系统及均衡方法
CN110868700A (zh) * 2019-10-16 2020-03-06 深圳大学 车载边缘计算环境下基于可分裂任务的协作计算卸载方法
CN110831206A (zh) * 2019-11-08 2020-02-21 北京邮电大学 一种应用于车联异构网络的无线资源调度方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
QIXUN ZHANG,ETC: "Response Delay Optimization in Mobile Edge Computing Enabled UAV Swarm", 《IEEE》 *
宋贤鑫等: "车联网中基于边缘计算的感知决策技术", 《第十四届中国智能交通年会论文集（2）》 *
尉志青: "感知-通信-计算融合的智能车联网挑战与趋势", 《中兴通讯技术》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112714178A (zh) * 2020-12-25 2021-04-27 北京信息科技大学 一种基于车载边缘计算的任务卸载方法及装置
CN112714178B (zh) * 2020-12-25 2023-05-12 北京信息科技大学 一种基于车载边缘计算的任务卸载方法及装置
CN113422797A (zh) * 2021-05-11 2021-09-21 中国科学院计算技术研究所 一种用于车联网的更新地图的方法及系统
CN113254219A (zh) * 2021-06-28 2021-08-13 国汽智控(北京)科技有限公司 协同处理方法、协同处理装置、电子设备及存储介质
CN113254219B (zh) * 2021-06-28 2021-10-15 国汽智控(北京)科技有限公司 协同处理方法、协同处理装置、电子设备及存储介质
CN113535261A (zh) * 2021-07-05 2021-10-22 云南大学 基于边缘计算的车联网车辆集群任务卸载方法
CN113535261B (zh) * 2021-07-05 2022-09-06 云南大学 基于边缘计算的车联网车辆集群任务卸载方法
CN114264220A (zh) * 2021-12-23 2022-04-01 湖南大学 一种移动设备的相对位移精确感知与检测方法
CN115988462A (zh) * 2023-03-17 2023-04-18 中电建市政建设集团山东工程有限公司 一种基于车路协同的边缘计算模块的调试方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111970318B (zh) 2022-05-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111970318B (zh) 基于移动边缘计算的车辆与路边单元协同卸载任务方法及装置
CN111586696B (zh) 一种基于多智能体架构强化学习的资源分配及卸载决策方法
CN110035410B (zh) 一种软件定义车载边缘网络中联合资源分配和计算卸载的方法
CN109756378B (zh) 一种车载网络下的智能计算卸载方法
CN108121512B (zh) 一种边缘计算服务缓存方法、系统、装置及可读存储介质
CN112346854B (zh) 一种分层协同决策的网内资源调度方法及系统、存储介质
CN111148174B (zh) 一种移动边缘计算中服务迁移路径选择方法
CN108777852A (zh) 一种车联网内容边缘卸载方法、移动资源分配系统
CN111711666B (zh) 一种基于强化学习的车联网云计算资源优化方法
CN112882815A (zh) 基于深度强化学习的多用户边缘计算优化调度方法
CN110098969A (zh) 一种面向物联网的雾计算任务卸载方法
CN114422349B (zh) 基于云边端协同的深度学习模型训练和推理架构部署方法
CN112188627B (zh) 一种基于状态预测的动态资源分配策略
CN111130911A (zh) 一种基于移动边缘计算的计算卸载方法
CN116541106B (zh) 计算任务卸载方法、计算设备及存储介质
CN113891477A (zh) 一种车联网中基于mec计算任务卸载的资源分配方法
CN113315669B (zh) 基于云边协同的吞吐量优化的机器学习推断任务部署方法
Ma et al. Truthful computation offloading mechanisms for edge computing
CN109144730B (zh) 一种小小区下任务卸载方法及装置
CN116916386A (zh) 一种考虑用户竞争和负载的大模型辅助边缘任务卸载方法
Al-Hammadi et al. Independent tasks scheduling of collaborative computation offloading for SDN-powered MEC on 6G networks
CN115185600A (zh) 一种个性化车路云协同任务卸载分配方法及系统
CN114980029A (zh) 车联网中基于任务关联性的卸载方法
CN107277895B (zh) 一种基于博弈论的异构网络下接入网络选择方法及装置
CN109412971B (zh) 基于行动价值函数学习的数据分流方法、电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant