基于软件定义网络和移动边缘计算的车联网高效任务卸载方案

来源：计算机应用研究杂志2023年第6期北京时间：

作者：韦睿,祝长鸿,王怡,黄业恒,唐煜星,熊泽凯,覃团发,

单位：广西大学a.计算机与电子信息学院;b.多媒体通信与网络技术重点实验室,南宁530004；

摘要：随着车联网（IoV）中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增，传统架构难以满足用户需求。为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题，结合移动边缘计算（MEC）和软件定义网络（SDN），设计了一种从宏基站到MEC服务器到车辆的车联网架构中的高效任务卸载方案，并提出一种改进的低复杂度非支配排序遗传算法，优化任务卸载成本和MEC服务器的负载均衡率。实验仿真结果表明，相比于随机卸载，NO-MEC卸载，NO-I卸载，传统NSGA、NSGA-Ⅱ卸载，GA卸载，Q-learning卸载，DQN卸载方案，所提方案有着更低的卸载成本，更优的负载均衡率，得到近似最高的系统效用，能够给车联网中的车辆用户带来更优质的网络服务。

关键词：车联网,移动边缘计算,软件定义网络,任务卸载,非支配排序遗传算法,

基金资助：广西科技创新驱动发展专项项目(桂科AA20302002-3)；；