Joint Computation Offloading and Multidimensional Resource Allocation in Air–Ground Integrated Vehicular Edge Computing Network
Notice bibliographique
Résumé
The integration of vehicle edge computing (VEC) and air-ground integrated network is considered as a key technology to achieve autonomous driving. It exploits the ubiquitous service coverage and enables tasks to be offloaded to various components, such as high-altitude platform (HAP), unmanned aerial vehicle (UAV), and roadside unit (RSU). In this article, we address the challenge of minimizing the overall task offloading delay in the air-ground integrated VEC network through a joint multicomputation equipment selection and multidimensional resource allocation (JCESRA) problem. Considering the nonconvexity inherent in the problem, we employ the fundamental idea of the block coordinate descent (BCD) method to tackle it. Initially, we exclude the HAP and decompose the primal problem into three subproblems: 1) low-altitude computation equipment selection; 2) joint bandwidth and computation resource allocation; and 3) UAV trajectory design. The first subproblem, which involves integer programming, is solved by using the many-to-one matching method. Meanwhile, we utilize the CVX and successive convex approximation (SCA) method to solve the last two subproblems, respectively. Considering the matching externality, we utilize the coalition game method to deal with it. Based on the solutions of the three subproblems, the JCESRA algorithm without considering the HAP has been proposed. Subsequently, we consider the HAP into the problem. Because the task offloading decision and computation resource allocation of the HAP problem can be viewed as a knapsack problem, we utilize the dynamic programming method to solve it. Because some tasks are offloaded to the HAP, there are some redundant computation resources in UAVs and RSU. We reallocate the computation resources of UAVs and RSU to further reduce the task offloading delay. At last, we present the complete JCESRA algorithm. The simulation results unequivocally indicate that the proposed JCESRA algorithm outperforms other algorithms by significantly reducing the task offloading delay.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».