A Novel Cloudlet-Dwell-Time Estimation Method for Assisting Vehicular Edge Computing Applications
Notice bibliographique
Résumé
Recently, to improve the efficiency and safety of the transportation system that is severely affected by the increasing traffic demand, the Internet-of-Vehicles (IoVs)/Vehicular Networks (VNets) have received more and more attention because it can effectively improve the ability of the participants in the transportation system to perceive the traffic environment around them through Vehicle-to-everything (V2X) technique. Moreover, V2X also makes it possible to share computing and storage power between vehicles, which further promotes the development of vehicular edge computing (VEC). However, due to the highly dynamic nature of the VNet's topology, based on the instant traffic flow condition, how to determine whether the vehicles on a given road can form a relatively stable cloudlet with certain computing or data storage capabilities to support certain VEC applications becomes a crucial task that needs to be solved. Therefore, in this paper, we proposed a Cloudlet-Dwell-time (CDT) estimation method to theoretically derive some essential parameters for implementing VEC applications, i.e., the vehicular cloudlet existence probability and its corresponding dwell-time. We further demonstrate the results of the proposed work based on traffic flow data chosen from the England Highways data set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».