基于改进式免疫遗传算法的车联网任务卸载方案

Task offloading scheme of Internet of Vehicles based on improved immune genetic algorithm
陈发堂
李璐
张若凡
重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065

摘要

为了解决车联网场景下卸载决策和资源分配不合理的问题,提出了一种改进的启发式车联网任务卸载策略。该策略利用改进式的双种群免疫遗传算法(IDP-IGA),在保留了精英种群的同时引入了自适应移民算子,并在满足车辆最大容忍时延和路侧单元最大可分配资源的前提下,优化系统的时延-能耗开销。仿真结果表明,所提算法具有良好收敛性,与传统算法和遗传-粒子群优化算法相比,能够显著降低系统的时延-能耗开销,在任务卸载过程中实现最优的资源分配方案。

基金项目

重庆市自然科学基金资助项目(cstc2021jcyj-msxmX0454)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0242
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 558-562
文章编号: 1001-3695(2024)02-036-0558-05

发布历史

[2023-08-03] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版

引用本文

陈发堂, 李璐, 张若凡. 基于改进式免疫遗传算法的车联网任务卸载方案 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 558-562. (Chen Fatang, Li Lu, Zhang Ruofan. Task offloading scheme of Internet of Vehicles based on improved immune genetic algorithm [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 558-562. )

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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