车联云雾系统的资源优化及任务卸载研究

发布时间：2020-12-22 10:01

　　车联网是智能交通中不可或缺的部分,如何高效管理车联网中的海量资源,如何解决车联网中的数据信息实时传输问题,成为车联网的研究热点。云服务中心是车联网的大数据处理中心,因其距离限制,不能满足位置感知、低时延及移动性支持的需求。本文利用云雾计算相结合的技术,提出了一种新型车联云雾网络体系（VCFS）架构,设计了一个“中心云-路侧雾-车载云”三级系统架构,充分利用整个系统的资源。在此基础上,系统的研究车联云雾系统架构的资源优化及任务卸载优化策略。在VCFS架构上,基于车载用户服务请求的实时特征,针对目前车联网中资源优化方法没有充分考虑系统最大长期收益的问题,对车联云雾系统的状态空间、动作函数以及回报函数、状态转移概率,利用SMDP对系统的服务请求过程进行建模,提出了基于SMDP的车联云雾系统的动态资源管理方案,基于值迭代算法得到优化决策策略,并与GA算法和贪婪算法的资源分配方案进行了性能对比评估。本文最后仿真结果表明:在阻塞率方面,所提出方案比传统的贪婪算法分配方案降低了37%左右,比GA算法降低了45.2%左右,从而提高用户的服务质量体验;在系统长期收益方面,所提出的方案比GA算法提高性能1... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

雾服务中心下的视频监控

图 3-5 处理车载用户服务请求时系统阻塞率的比较较了三种方案在处理车载用户服务请求时的系统阻塞率变的增加，三种方案的阻塞率随之增加，但本文所提出来的方且随着车辆到达率的增加，基于 SMDP 的系统的阻塞率曲另外两种方案，可见性能明显优于其它两种方案。具体的当方案比贪婪算法阻塞率降低了 37%左右，比 GA 算法降低了车载用户服务请求分配虚拟机的时候，只关注 VCFS 系统

西南交通大学硕士研究生学位论文 达该 VCFS 时，Greedy 算法总是为到来的服务请求尽中假设最多分配 2 个虚拟机），所以随着服务请求率的增中，很有可能出现系统虚拟机不足的高风险，导致阻而本文提出来的基于 SMDP 的资源分配方案，通过收益以及各种开销，在分配虚拟机资源时，相对保守，概率分析

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2931571