车联网场景下的移动边缘计算卸载策略
来源：计算机工程杂志2020年第11期北京时间：
作者：余翔, 刘一勋, 石雪琴, 王政
单位：重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065
摘要：针对移动边缘计算（MEC）车联网计算卸载系统，考虑并发多个多优先级计算任务以及MEC服务器资源负载不均的情况，提出基于遗传算法的卸载策略GAOS。根据车辆速度、MEC覆盖情况以及计算任务特性，为不同优先级的计算任务设置权重。在此基础上，对车载计算任务进行编码，将优化问题转化为背包问题，并通过遗传算法求解得到最佳卸载策略。仿真结果表明，与Random和ALL-MEC策略相比，GAOS受MEC服务器负载不均的影响较小，对车载安全型计算任务的成功处理数量分别增加约30%和50%。
关键词：移动边缘计算,车联网,计算卸载,遗传算法,车载计算任务
基金资助：国家科技重大专项（2017ZX03001004-004）。
