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摘要
针对任务之间的时序和数据双重依赖关系导致的依赖时延问题，以及移动边缘计算服务器的负载不均衡问题，提出了车联网中面向依赖任务的联合计算卸载及资源分配算法。考虑子任务的双重依赖关系，建立各个计算平台的时延与能耗模型；基于拍卖算法的竞价思想，建立计算资源、通信资源的分配模型；根据负载状态，建立MEC服务器集群的负载均衡度模型。为了得到依赖任务的拓扑排序，采用了有向无环图拓扑排序算法，构造联合优化卸载决策、资源分配、负载均衡度的优化问题；改进粒子群算法和遗传算法的编码方式，提出自适应粒子群遗传混合算法对优化问题求解。仿真结果表明，提出的算法能在满足最大容忍时延的同时降低系统总开销，有效提升边缘服务器集群的负载均衡度。
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单位通信与信息工程学院; 重庆邮电大学; 自动化学院
