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实验室网络与服务计算团队在计算机网络领域国际权威期刊发表车辆边缘计算最新研究成果

发布时间:2024年03月01日 文章作者: 浏览:589次
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  近日,实验室网络与服务计算团队在计算机网络领域的国际权威期刊《IEEE Transactionson Mobile Computing》发表车辆边缘计算最新研究成果。《IEEETransactionson Mobile Computing》是计算机网络领域声誉卓著的国际期刊,是中国计算机学会(CCF)认可的A类国际期刊。我校为论文第一单位,赵伟副教授为论文的第一作者,卫琳娜博士为通信作者。研究工作得到国家自然科学基金、安徽省自然科学基金等项目资助。


(路边协同计算任务卸载场景图)

  路边单元(Roadside Units, RSUs)的整合对自动驾驶技术的发展至关重要。在车辆边缘计算(Vehicle Edge Computing, VEC)范式中,由于网络节点的异构计算和通信能力限制,以及计算任务多源性,如何将计算任务卸载到RSUs 和车辆上成为现在研究的挑战之一。考虑到任务分布和环境状态的不可预测性,这些挑战使得从长期优化的角度研究网络稳定性变得复杂。


(RSU处理能力对总体性能和系统稳定性的影响)


(车辆规模对总体性能、网络延迟、系统稳定性的影响)


(节点挂载任务对总体性能、网络延迟、以及队列长度的影响)

团队采用了部分任务卸载的方法,旨在满足系统稳定性需求的同时最小化任务延迟,将其作为动态长期优化的问题。利用Lyapunov 随机优化方法,成功解耦了长期延迟最小化和稳定性约束的问题,将其转化为单位时隙的调度问题。由于带有复杂的Lyapunov 漂移函数,每个时隙调度问题无法在每个时间步内实现数值优化。研究提出了基于深度强化学习的算法,并通过理论分析和仿真验证了解决方案的有效性,在路边协同自动驾驶场景中具有广泛应用价值。

论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10354525

(撰稿:赵伟 审核:骆国润 吴宣够 韩军书)



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