基于交通流量预测的车联网双边拍卖边缘计算迁移方案

为同时提升车辆的计算迁移率和边缘计算服务器的资源利用率,提出了一种基于交通流量预测的车联网边缘计算迁移方案。首先通过设计考虑任务优先级的计算迁移率和资源利用率效用函数,将问题建模为双目标优化问题;然后将问题转化为车辆与边缘计算服务器之间的资源双边拍卖问题,再通过设计交通流量信息感知的报价函数,采用McAfee拍卖算法,进而完成边缘计算迁移。仿真结果表明,通过交通流量预测信息的辅助,所提方案能有效提高车联网的边缘计算迁移率和资源利用率。