RSMR: A Reliable and Sustainable Multi-Path Routing Scheme for Vehicle Electronics in Edge Computing Networks
Notice bibliographique
Résumé
Consumer electronic devices used to support data communication are integral components of vehicular networks. However, due to factors such as the limited reliability and failure of electronic devices, vehicle communication data may fail to be uploaded and downloaded in a timely manner, potentially leading to serious traffic accidents. With the emergence of edge computing technology, computing tasks are distributed from traditional centralized cloud computing to the network edge, thereby enabling faster response to the processing demands of vehicle data. However, even though edge computing offers faster data processing capabilities, the issue of effective routing of data within vehicular edge computing (VEC) networks remains to be addressed. Therefore, this paper proposes a two-phase multi-path routing scheme for VEC networks. In the route decision phase, the scheme introduces an integrated adaptive function, that plans the route reasonably by considering the transmission latency, energy balance and communication quality. On this basis, different routing requirements (e.g., maximizing network lifetime or transmission reliability) can be achieved by setting the weights of the proposed function. In the route maintenance phase, the scheme implements real-time multi-path adjustment based on the route maintenance mechanism to support data routing. The simulation results show that the proposed scheme has significant advantages over three baseline schemes in terms of routing reliability and energy balance. In addition, we explore the impacts of the weights and initial network configuration on the routing performance. The obtained results can provide guidance for planning reliable and sustainable routes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».