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基于5G的列车云边端协同计算设计与优化
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作者 徐建喜 魏思雨 李宗平 《太赫兹科学与电子信息学报》 2024年第11期1199-1208,共10页
城市轨道交通对于缓解城市交通拥堵具有重要作用,城轨列车多车协同控制是近年来的研究热点。多车协同计算任务受通信的限制,存在资源分配平衡差、系统对环境变化响应慢、协同运行能力有限等问题。5G通信与移动边缘计算(MEC)的结合可有... 城市轨道交通对于缓解城市交通拥堵具有重要作用,城轨列车多车协同控制是近年来的研究热点。多车协同计算任务受通信的限制,存在资源分配平衡差、系统对环境变化响应慢、协同运行能力有限等问题。5G通信与移动边缘计算(MEC)的结合可有效改进任务处理的实时性与准确性,提高系统整体性能。本文设计了一种基于5G与MEC的城轨列车运行控制系统自主协同计算架构,根据多车协同控制任务的特征,将多车协同计算卸载中的边缘服务器选择问题建模为多臂匪徒(MAB)学习模型,并提出一种基于置信区间上限(UCB)算法的求解方案,使城轨列车多车协同控制系统的整体能耗和时延最小。仿真结果表明,本文所提出的算法模型在平均奖励、最佳选择概率、平均执行时延、加权总成本等方面具有显著的性能优势。 展开更多
关键词 多车协作 移动边缘(MEC)计算 5G网络 任务卸载 多臂匪徒(mab)学习 置信区间上限(UCB)算法
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