异构车联网中基于鞅理论的计算任务分配方法

    公开(公告)号:CN110058928B

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN201910227271.3

    申请日:2019-03-25

    Abstract: 本发明提供了异构车联网中基于鞅理论的计算任务分配方法,判断需要卸载的计算任务在时间T内是否能完成计算,若源节点的本地资源足够,直接进行源节点本地计算;若不够,将计算任务卸载到异构车联网中的车辆结点、边缘结点和云中心结点中并行进行计算。在分配前,先建立数据产生模型和数据服务模型,根据鞅理论,构建到达鞅和服务鞅,确定计算任务量与时延违反概率之间的关系,确定所有计算资源结点所能容纳的最大计算任务量,若所需卸载任务量大于最大计算任务量,则直接丢弃;若其小于最大计算任务量,构建最小化时延违反概率和的优化问题,计算出任务卸载到各结点的数量。本发明与传统的计算任务分配方法相比时延违反概率得到了明显降低。

    异构车联网中基于鞅理论的计算任务分配方法

    公开(公告)号:CN110058928A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910227271.3

    申请日:2019-03-25

    Abstract: 本发明提供了异构车联网中基于鞅理论的计算任务分配方法,判断需要卸载的计算任务在时间T内是否能完成计算,若源节点的本地资源足够,直接进行源节点本地计算;若不够,将计算任务卸载到异构车联网中的车辆结点、边缘结点和云中心结点中并行进行计算。在分配前,先建立数据产生模型和数据服务模型,根据鞅理论,构建到达鞅和服务鞅,确定计算任务量与时延违反概率之间的关系,确定所有计算资源结点所能容纳的最大计算任务量,若所需卸载任务量大于最大计算任务量,则直接丢弃;若其小于最大计算任务量,构建最小化时延违反概率和的优化问题,计算出任务卸载到各结点的数量。本发明与传统的计算任务分配方法相比时延违反概率得到了明显降低。

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