优化遗传算法的车联网计算卸载
顾佳赛 江凌云
车联网是智能交通系统的一个重要组成部分，随着车联网应用对时延能耗的需求越来越高，车载单元的计算能力已远远不够，而5G移动边缘计算的出现满足了车联网应用的低时延、低能耗需求。首先建立了一个包含有车辆、多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）服务器、路边单元的单车道高速公路模型。其次，基于车辆高速移动的车联网场景，从可拆分的车联网计算任务的角度出发，结合本地卸载策略、直接卸载策略、车与车通信（Vehicle-to-Vehicle,V2V）辅助回传的卸载策略,通过优化遗传算法求解最优的子任务卸载策略。从结果可以看出，经过优化的遗传算法可以寻找到最佳的车联网子任务分配策略，从而降低了车联网业务的时延与能耗。
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