近年来,车载自组网VANET(Vehiclar Ad-hoc Network)中数据的可靠传输已经成为学术界及工业界关注的焦点与热点。其中,车辆碰撞避免、驾驶路径优化、路况信息以及可用停车位信息远程获取等VANET应用面临传输可靠性的严峻挑战。针对VANET中不同数据流的可靠传输需求,设计面向VANET的低时延混合流调度策略,能够提高VANET系统的性能与效能。本文以VANET应用中不同优先级数据流共存且各自具有相应传输需求为研究背景,考虑带宽限制,提出了面向VANET的低时延混合流调度策略,成功的解决了混合数据流的资源与速率分配问题,不仅满足了不同数据流的传输需求,增加了用户体验,而且使得系统时延大大减少。具体的研究内容包括:1)提出了面向VANET的混合流调度策略。为了满足VANET中不同优先级的混合数据流的传输需求,本文考虑传输收益、保存成本以及丢包惩罚等因素,将其建模为V_MFS模型,并证明了该问题是NP-hard问题。进而将该优化问题的解转化为0-1背包问题并利用模拟退火算法提出了 TESA算法予以求解,成功地解决了 VANET中不同优先级的数据流资源与速率分配问题,通过分析,TESA算法的时间复杂度为O(loga(1/T)×L)。2)提出了 VANET中混合流调度与路径选择的联合优化策略。针对VANET中时延敏感数据流的实时传输问题,本文在V_MFS模型的基础之上,增加了路径选择条件并建模为V_MFSPS模型,确保在满足混合流调度需求的同时,时延敏感数据流能够被实时的传输并同时保证了普通数据流的传输可靠性。本文证明了 V_MFSPS模型的NP-hard性质,并通过严格的数学理论分析,证明了链路容量是路径选择的依据,并以此提出了 PS&TESA算法对模型予以求解,通过分析,该算法的时间复杂度为O(loga(1/T)×L×n2)。为了验证本文提出算法的有效性,本文进行了大量的仿真实验,实验结果表明,在同等条件下,从问题规模、CPU运行时间、传输时延、目标函数最值等方面对实验结果进行了分析,最终表明本文提出的算法是高效可行的。