【摘 要】
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车载网络和相关应用的迅速发展,使得车联网中计算密集型应用对资源的需求急剧增加,对现有车载设备有限的计算资源提出了挑战。在车联网中引入移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）被认为是一种有效的解决方案,能够将计算能力扩展到车载网络边缘。但是MEC服务器的资源仍是受限的,当任务爆炸式增长时无法保证服务质量,甚至导致MEC服务器出现过载现象。因此,为缓解MEC服务器计算压力,同
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车载网络和相关应用的迅速发展,使得车联网中计算密集型应用对资源的需求急剧增加,对现有车载设备有限的计算资源提出了挑战。在车联网中引入移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）被认为是一种有效的解决方案,能够将计算能力扩展到车载网络边缘。但是MEC服务器的资源仍是受限的,当任务爆炸式增长时无法保证服务质量,甚至导致MEC服务器出现过载现象。因此,为缓解MEC服务器计算压力,同时避免部署新设施造成的巨大费用,如何利用现有的空闲资源扩展边缘计算能力是研究的重点和难点。考虑城区中路边及停车场中的停放车辆具备停放时间长、数量巨大以及位置固定等优势,论文将停放车辆引入车载边缘计算（Vehicular Edge Computing,VEC）中辅助MEC服务器执行卸载任务。同时,针对停放车辆辅助边缘计算（Parked Vehicle-Assisted Edge Computing,PVEC）中的系统负载均衡、工作负载选择、卸载任务分配以及激励机制制定等问题,论文研究如何制定合理的计算卸载策略,以实现系统成本、负载均衡、系统效用等性能的优化。论文主要工作如下:（1）为避免系统负载分配不均衡导致某些节点出现过载现象,论文提出一种联合负载均衡和卸载优化策略,在保证系统均衡的同时最小化系统总成本。考虑停放车辆的资源机会性和能量有限,对停放车辆的停放概率和剩余电池电量进行评估,选择稳定可靠的停放车辆作为候选卸载节点。同时将请求车辆之间的资源竞争建模为动态博弈过程,利用自适应负载分配算法对任务进行拆分,并卸载至多个节点并行处理,以共同优化任务的执行时延和能耗。仿真结果表明,所提策略能够有效降低系统成本,同时实现系统负载均衡。（2）针对信息不对称场景下的资源调度和任务分配问题,论文提出一种基于合同-匹配的卸载激励机制,在最小化任务执行延迟的同时最大化服务提供商的效用。论文根据停放车辆的资源状况对其进行分类,并制定不同类型的合同,在满足停放车辆奖励的约束下优化服务提供商的效用。同时将请求车辆和停放车辆之间的任务分配建模为双边匹配问题,根据停放车辆接受的合同类型建立偏好列表,并通过不断执行提议和调整奖励成本,得到稳定的任务匹配结果。仿真结果证明了所提卸载激励机制的可行性和有效性。
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