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Multi-Layer Task Offloading Scheme in Fog Computing-Based VANETs With Optimized Completion Delay
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PRE
AI
DOI：10.1109/TITS.2025.3578099.png)
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摘要
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由于高移动性、低延迟和短连接的特性，车联网（VANETs）中的任务卸载面临许多问题。本文提出了一种基于雾计算的车联网多层数据卸载方案，其任务完成延迟可通过动态任务卸载过程优化至近似最小值。在所提方案中，构建了车辆运动模型以预测各车辆在短时间内的位置。随后，基于车辆意愿、车辆连接度和任务传输预期次数构建了链路可靠性评估指标。此外，建立了处理延迟和资源数量的评估模型，以进一步根据节点度、资源度、计算能力和传输能力估算卸载车辆的选择。最后，提出了多层数据卸载方案，并构建了优化模型以最小化任务传输和计算（完成）延迟。相关实验表明，本多层数据卸载方案通过优化任务完成延迟，在基于雾计算的车联网中是高效的。
Keyword:
VANETs
task offloading
task completion delay
optimization model
期刊
IF:
8.4
论文数:
9.6K
被引数:
6.3W
机构
引用论文
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