【摘 要】
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随着无人车性能不断完善并向智能化方向发展,各种自动驾驶应用快速增长。车载应用的增加给车载资源有限的自动驾驶汽车带来了爆炸性的计算需求。边缘计算（Edge Computing,EC）通过应用程序卸载可以有效地缓解这一问题,为车辆用户提供低时延和高可靠的服务。然而,由于边缘计算资源的稀缺,无法满足所有卸载任务的时延要求,从而导致不可避免的资源竞争问题。对于资源有限的边缘服务器来说,针对不同的时延敏感性
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随着无人车性能不断完善并向智能化方向发展,各种自动驾驶应用快速增长。车载应用的增加给车载资源有限的自动驾驶汽车带来了爆炸性的计算需求。边缘计算（Edge Computing,EC）通过应用程序卸载可以有效地缓解这一问题,为车辆用户提供低时延和高可靠的服务。然而,由于边缘计算资源的稀缺,无法满足所有卸载任务的时延要求,从而导致不可避免的资源竞争问题。对于资源有限的边缘服务器来说,针对不同的时延敏感性和定价的车载应用计算任务,如何进行动态合理地分配计算资源以提高资源配置效率和社会效益是一个较大的难题。针对以上问题,本文进行了深入研究,提出了相应的计算卸载方案和资源定价策略,具体贡献如下:（1）针对某道路范围内分布的多个边缘服务器隶属于同一个计算资源提供商,本文提出了一个车辆任务卸载的集中式调度策略。首先结合中心服务器实时收集车辆任务信息并实时更新边缘服务器信息的特点,本文提出延伸的稳定婚姻匹配算法,对车辆任务和边缘服务器进行匹配。其中基于服务器提供商和车辆用户的效用,本文建立了与服务器收益相关的车辆任务偏好列表和与任务服务质量相关的边缘服务器偏好列表。同时考虑到任务的权重以及计算资源利用率,本文提出一种任务筛选算法,解决每轮匹配中边缘服务器负载过多的问题。最后,本文提出一个基于现代投资组合理论的任务卸载评估模型,以平衡边缘服务器收益和车辆任务时延风险。仿真结果表明提出的策略相比其他启发式调度算法,整体系统收益平均提高63%,任务超出时延风险平均降低70%,且服务器负载较均衡。（2）针对某道路范围内分布的边缘服务器属于不同服务器提供商,本文提出一种车辆任务卸载的分布式定价策略。首先考虑到车辆用户对资源的争用问题和边缘服务提供商之间的收益竞争问题,本文利用多主多从形式的Stackelberg博弈模型建模了边缘计算下车辆任务卸载和资源分配的过程。其中基于边缘服务器互相隔离这一状态,服务器依据与车辆用户的交互分布式地独自调整价格策略。边缘服务器通过多次价格调整,影响车辆用户计算资源购买选择,最终得到一个当前车流情况下的最佳价格策略。同时本文提出一种基于贪心思想的任务筛选算法,解决了每一次定价下服务器负载过重的问题,达到该定价策略情况下服务器效用最优。实验结果表明本文提出的分布式卸载策略在城市场景中需要迭代次数平均为250次左右,在高速场景中需要迭代次数平均为150次左右,具有较好的收敛性。（3）本文对于提出的计算卸载方案和资源定价策略进行了实验仿真。结果表明车辆任务卸载的集中式调度策略下系统整体收益高,任务风险小且服务器负载均衡。该调度策略可以提高服务器提供商收益的同时保证用户服务质量。同样实验结果显示分布式卸载策略可以有效解决多重竞争问题,并且具有较好的收敛性。该分布式定价策略能够充分利用服务器资源,同时满足边缘服务器和车辆用户的较大效用。综上本文提出的策略可以在边缘资源有限情况下,保证资源配置效率和社会效益。
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