一种基于马尔科夫转移概率的车联网边缘缓存方法

    公开(公告)号:CN113573365A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110671497.X

    申请日:2021-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫转移概率的车联网边缘缓存方法,根据马尔科夫转移概率建立车辆的移动模型,在移动模型中计算单个车辆用户的请求时延,接着以最小化车辆平均请求时延为目标提出一个缓存策略函数,最后基于次模函数的贪心算法求解最优问题,确定缓存策略。本发明考虑了移动车辆同时请求多个文件的情况,并对车辆转移进行了合理建模,基于次模函数的贪心算法确定的缓存策略能有效完成车辆平均请求时延最小化的目标。

    一种基于车辆聚类的动态车辆计算任务卸载方法和装置

    公开(公告)号:CN113467851A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110563668.7

    申请日:2021-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于车辆聚类的动态车辆计算任务卸载方法和装置,该方法包括:计算样本集中所有车辆的可达距离,根据可达距离构建最小生成树;将最小生成树转化为层次聚类结构,并对转化后的层次聚类树进行压缩;以簇的稳定性为依据对由每个车辆构成的节点进行聚类,对聚类后的各个簇内节点按优先级排序,根据排序后的结果选取簇头;基于聚类结果,利用带有跨簇卸载宽容度的UCB算法求解计算卸载策略。本发明在通过限制最小子树来降低运算量,用可达距离的概念替换欧氏距离,降低了对Eps阈值的依赖性;并且基于簇稳定性自动分簇,具有较低的平均计算时延以及较高的计算结果返回成功率。

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