基于软件定义网络和移动边缘计算的车联网高效任务卸载方案

作者：韦睿; 祝长鸿; 王怡; 黄业恒; 唐煜星; 熊泽凯; 覃团发^*

来源：计算机应用研究, 2023, 40(06): 1817-1824.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0630

• 车联网
• 移动边缘计算
• 软件定义网络
• 任务卸载
• 非支配排序遗传算法

随着车联网(IoV)中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增，传统架构难以满足用户需求。为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题，结合移动边缘计算(MEC)和软件定义网络(SDN),设计了一种从宏基站到MEC服务器到车辆的车联网架构中的高效任务卸载方案，并提出一种改进的低复杂度非支配排序遗传算法，优化任务卸载成本和MEC服务器的负载均衡率。实验仿真结果表明，相比于随机卸载，NO-MEC卸载，NO-I卸载，传统NSGA、NSGA-Ⅱ卸载，GA卸载，Q-learning卸载，DQN卸载方案，所提方案有着更低的卸载成本，更优的负载均衡率，得到近似最高的系统效用，能够给车联网中的车辆用户带来更优质的网络服务。

• 单位
  广西大学