车载云计算系统中资源分配的优化方法

作者：董晓丹; 吴琼

来源：中国电子科学研究院学报, 2020, 15(01): 92-98.

• 车载云计算
• 半马尔可夫决策过程
• 忙碌车辆
• 资源分配

随着车联网(IoV)应用服务的发展,提升网络的任务卸载能力成为满足用户服务需求的关键。文中针对动态场景中车辆计算资源共享问题,提出了车载云计算(VCC)系统的最优计算资源分配方案,以实现任务卸载能力的提升。该方案将VCC系统中任务卸载的收入(节省的功耗、处理时间和转移成本的量化值)和开销(预期的任务处理开销)的差值作为系统奖励值,将最优分配问题转化为求解长期预期奖励的最大值问题。进一步将问题表述为无限时域半马尔可夫决策过程(SMDP),定义和分析了状态集、动作集、奖励模型以及转移概率分布,并考虑忙碌(Busy)车辆离开的情况,称为B-SMDP的解决方案。最后,仿真结果表明,与模拟退火算法(SA)和贪婪算法(GA)相比,B-SMDP方案有较明显的性能提升。

• 单位
  江苏信息职业技术学院; 江南大学