基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究
Research on caching strategy of Internet of Vehicles based on mobile edge computing
长春理工大学 电子信息工程学院, 长春 130022
摘要
针对车联网中数据流量爆炸式增长而引起的业务响应时延过高的问题，提出了一种基于移动边缘计算的蚁群模拟退火算法缓存策略（ACSAM）。首先，在基于5G的车—边—云协同系统架构下，以最小化内容下载时延为目标，建立了通信计算模型；其次，采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部最优解；最后，使用模拟退火算法对局部最小下载时延进行扰动，并以一定概率接受新解，从而得到全局最小下载时延，即保证了内容被预缓存在最佳的位置。仿真结果表明，在车—边—云协同架构下，ACSAM缓存策略可显著减少传输冗余，降低下载时延。
基金项目
吉林省科技厅资助项目(20190302103GX)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0700
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 851-854,870
文章编号: 1001-3695(2021)03-041-0851-04
发布历史
[2021-03-05] 印刷出版
引用本文
刘可欣, 陈桂芬. 基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 851-854,870. (Liu Kexin, Chen Guifen. Research on caching strategy of Internet of Vehicles based on mobile edge computing [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 851-854,870. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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