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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明涉及一种支持MEC的车辆网络中的多车多跳任务卸载方法，提出了一种基于拍卖的奖励驱动激励机制，以激励中继者和计算者为整体效用最大化而进行合作，并将投标策略的子问题表述为一个凸优化问题，并由KKT条件推导出。同时为了在多跳计算资源情况下实现全系统利润最大化，首先，通过所提出的层次估计模型来估计卸载延迟和能量成本；然后，基于这些估计，每个车辆做出卸载决策，以最大化预期的系统效用；同时，迭代层次估计算法通过对层次估计模型的参数进行更新，将估计成本收敛到实际值，增强准确性；最后，利用移动感知贪心路由算法为卸载车辆调度节能的传输路径。

主权项：1.一种支持MEC的车辆网络中的多车多跳任务卸载方法，其特征在于，利用迭代分层估计算法来估计卸载延迟和能量成本，以迭代优化车辆的卸载决策；基于拍卖的奖励，驱动激励机制，激励中继者和计算者为整体效用最大化而进行合作；具体步骤如下：步骤1，建立支持MEC的车辆网络的系统模型，包括多个车辆和配备服务器的基站，配置相应的应用环境，并将系统模型部署在边缘设备上；步骤2，制定约束条件，约束C1确保每个计算资源设备不会接收超过其最大计算容量的卸载任务，并且每个车辆不会中继超过其最大传输容量更多的任务；约束C2表示任务完成时间不能超过截止日期；约束C3表示在路由路径的连接有效性期间，必须完成卸载任务的多跳传输；约束C4保证所有卸载车辆的效用不小于零；约束C5保证其他车辆中继和执行任务的利润超过已支付的能源成本；约束C6意味着车辆的卸载目标能够是候选车辆或配备服务器的基站；步骤3，制定拍卖招标策略，驱动激励机制，激励中继者，并将投标策略的子问题表述为一个凸优化问题，并由最优化问题的求解条件推导出；步骤4，建立迭代分层估计模型，根据每个计算资源设备的传输跳数数将车辆划分为不同的级别，估计数据传输过程中的传输延迟和能量成本；步骤5，在步骤4的基础上通过迭代分层估计算法来估计卸载延迟和能量成本，以及估计将任务卸载到的计算资源设备的计算时间；步骤6，通过LSTM的误差补偿方法，提高层次估计模型的精度，并根据计算资源设备的反馈，不断进行迭代，优化分层估计模型；步骤7，通过具有移动性感知能力的贪心路由算法计划最佳路径，将任务卸载至计算资源设备。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 支持MEC的车辆网络中的多车多跳任务卸载方法