车辆雾计算辅助车队中的时延敏感任务卸载
网络与互联网体系结构
2023-09-20 v1 信号处理
摘要
车队中的车辆需处理大量任务以支持各类实时车载应用。当任务到达车辆时，车辆可能因计算资源受限而无法处理该任务，此时通常请求将任务卸载至车队内其他车辆处理。然而，当车队中所有车辆计算资源均不足时，任务无法通过车队内卸载及时被处理。车辆雾计算（VFC）辅助车队可将任务卸载至由车队附近行驶车辆组成的VFC来解决该问题。卸载时延是重要性能指标，受卸载策略（决定任务卸载位置）与VFC中分配处理任务的车辆数共同影响，因此提出最小化卸载时延的卸载策略至关重要。在VFC辅助车队系统中，车辆通常采用IEEE 802.11p分布式协调功能（DCF）机制且具备异构计算资源；当车辆随机加入离开VFC时，其任务也随机到达离开系统。本文提出基于半马尔可夫决策过程（SMDP）的卸载策略，综合考虑上述因素以获得反映卸载时延的最大长期奖励。我们的研究为VFC系统任务卸载提供了鲁棒策略，并通过仿真实验及与基准策略对比验证了其有效性。
引用
@article{arxiv.2309.10234,
title = {Delay-sensitive Task Offloading in Vehicular Fog Computing-Assisted Platoons},
author = {Qiong Wu and Siyuan Wang and Hongmei Ge and Pingyi Fan and Qiang Fan and Khaled B. Letaief},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.10234},
year = {2023}
}
备注
This paper has been submitted to IEEE Journal