【摘 要】
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为满足车联网中海量数据的采集、传输以及对这些数据的快速处理的需求,可采用移动边缘计算(MEC)技术。本文考虑移动边缘计算中基站连接方式和物理资源的特点,对边缘服务器的
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学,佛山科学技术学院电子信息工程学院,河南大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1401500),国家自然科学基金(61672490),河南省重点研发与推广专项(202102210352),河南省青年人才托举工程(2020H YTP008)资助项目
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为满足车联网中海量数据的采集、传输以及对这些数据的快速处理的需求,可采用移动边缘计算(MEC)技术。本文考虑移动边缘计算中基站连接方式和物理资源的特点,对边缘服务器的部署问题进行了分析,以部署成本和网络时延为优化目标,划分基站集群,并使用整数线性规划(ILP)建立模型。为了获得运行效率更高的边缘服务器部署方案,本文使用分支定界算法和启发式贪婪算法获得优化模型的近似最优解。实验评估结果显示,分支定界算法和启发式贪婪算法最高可以把边缘服务器部署算法运行时间减少37.6%。此外,本文分析了用户服务器请求数量和用
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