Sequential Task Assignment and Resource Allocation in V2X-Enabled Mobile Edge Computing

doi:10.1109/ojvt.2026.3703846

Sequential Task Assignment and Resource Allocation in V2X-Enabled Mobile Edge Computing

2026-06-15

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AI

DOI：10.1109/ojvt.2026.3703846

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如今，移动边缘计算（MEC）与车联网的融合已成为支持日益增长的智能车载应用的关键使能技术。本文提出了一种利用车联网（V2X）通信的多层级任务卸载机制。研究聚焦于具有顺序子任务的应用，并探索了两层级的协作。在车辆层级，研究了请求车辆（RV）与服务车辆（SV）匹配方案及车辆间协同计算，通过联合优化任务卸载决策、通信及计算资源分配，在满足时延要求的同时最小化能耗。在路侧单元（RSU）层级，研究了RSU间的协作，以进一步解决为未匹配RV服务的上行子信道和计算资源的多接入问题。为解决这一复杂问题，首先提出了分层优化框架以获取任务卸载决策和最优连续资源分配，随后设计了子信道分配方案以低复杂度恢复离散解。大量实验表明，所提出的方法在变动的任务时延要求和车辆规模下，相较于近期效用最大化及能耗最小化基准，平均能耗降低至少15%。

Keyword:

Mobile edge computing (MEC)

task offloading

vehicle-to-everything (V2X) communications

multi-access

sequential dependency

vehicular networks

Sequential Task Assignment and Resource Allocation in V2X-Enabled Mobile Edge Computing

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