Метод оптимизации планирования ресурсов периферийных вычислений для Интернета транспортных средств

Аннотация

Благодаря быстрому развитию Интернета вещей и технологии 5G Интернет транспортных средств стал одним из знаковых сценариев применения технологии 5G, способствуя появлению большого количества новых интеллектуальных приложений, устанавливаемых на транспортных средствах. Однако автомобильные терминалы имеют ограниченные вычислительные ресурсы, что затрудняет удовлетворение требований к задержке и энергопотреблению новых приложений, таких как условия дорожного движения в реальном времени и интеллектуальная идентификация. Появление технологии Интернета транспортных средств на основе периферийных вычислений решает вышеуказанные проблемы. Периферийные вычисления в автомобиле развертывают периферийные серверы в придорожных устройствах (RSU), расположенных рядом с транспортным средством, для предоставления транспортных услуг и услуг хранения данных, снижая нагрузку на вычислительные ресурсы и хранилище данных на автомобильном терминале. Однако из-за ограниченности ресурсов пограничной сети транспортного средства неограниченное планирование задач на пограничном сервере приведет к перегрузке сервера и ухудшит качество обслуживания (QoS) пользователей транспортных средств. Разумная стратегия планирования ресурсов может обеспечить комплексную производительность периферийной сети и улучшить качество обслуживания пользователей. Стремясь решить проблему сложного дорожного движения и большого количества транспортных средств в Интернете транспортных средств, которые генерируют слишком много вычислительных задач, которые необходимо обрабатывать в реальном времени, для делимых задач предлагается стратегия частичного планирования ресурсов, основанная на улучшенном алгоритме имитации отжига. С целью минимизации накладных расходов системы создается частичная модель системы планирования, включающая коэффициент коэффициента разгрузки. Разделите часть проблемы планирования ресурсов на два фактора: коэффициент разгрузки и распределение вычислительных ресурсов. Оптимальный коэффициент разгрузки определяется с помощью улучшенного алгоритма моделирования отжига. В процессе итерации алгоритма оптимальное распределение ресурсов достигается с помощью метода множителей Лагранжа. Моделирование подтвердило сходимость предложенной стратегии и ее эффективность в оптимизации задержки, энергопотребления и накладных расходов.