动态车联云上无缝图任务调度：结合试点决策与瞬时决策的混合方法
网络与互联网体系结构
2025-02-19 v1
摘要
车联云（VC）在物联网车辆（IoV）生态系统中发挥着关键作用，通过为广泛的任务提供必要的计算资源。本文 Tackles the intricacies of resource provisioning in dynamic VCs for computation-intensive tasks, represented by undirected graphs for parallel processing over multiple vehicles. 我们通过考虑多种因素来建模 VC 的动态特性，包括车辆之间通信质量的变化、车辆计算能力的波动、车辆间不确定的接触时长以及车辆之间的数据交换成本的动态变化。我们的主要目标是在合理的时间内获得任务组件与相邻车辆之间的可行分配，即称为模板，以最小化任务完成时间和数据交换开销。为实现这一目标，我们提出了一种混合图任务调度（P-HTS）方法，结合离线和在线决策模式。对于离线模式，我们引入一种称为风险感知试点等构子图搜索（RA-PilotISS）的方法，基于历史信息预测任务调度的可行解决方案。然后，对于在线模式，我们提出一种高效瞬时等构子图搜索（TE-InstaISS），作为快速识别新最优调度模板的备用方法，当由 RA-PilotISS 识别的模板由于条件变化而失效时。通过全面的实验，我们展示了我们提出的混合机制在各种评估指标方面优于最先进的方法，包括时间效率（如寻求可能模板造成的延迟和任务完成时间）以及在考虑不同 VC 规模和图任务拓扑结构时的数学函数成本。
引用
@article{arxiv.2502.12557,
title = {Seamless Graph Task Scheduling over Dynamic Vehicular Clouds: A Hybrid Methodology for Integrating Pilot and Instantaneous Decisions},
author = {Bingshuo Guo and Minghui Liwang and Xiaoyu Xia and Li Li and Zhenzhen Jiao and Seyyedali Hosseinalipour and Xianbin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12557},
year = {2025}
}