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申请/专利权人：山东省科学院自动化研究所

摘要：本发明属于智能网联边缘计算和绿色交通领域，提供了一种基于蜂窝车联网的边缘计算低能耗任务卸载方法及系统，包括将本车产生的需要处理的任务划分成若干个互不相干的子任务块；根据车辆产生任务时的初始位置、车辆的行驶速度、车辆自身服务器计算能力以及边缘服务器和其他车辆服务器的计算能力，决定每个子任务块由哪个服务器处理；本发明根据车辆行驶速度、产生需求时的位置、网络接出入时间、任务量、带宽、本车以及周围其他车辆服务器个数以及计算能力、路边单元中边缘服务器计算能力等因素，运用改进模拟退火算法得出最优卸载功率以及最优任务分配比例，从而降低本车卸载以及处理任务消耗的能耗，实现资源合理分配和能源有效节约。

主权项：1.基于蜂窝车联网的边缘计算低能耗任务卸载方法，其特征在于，包括：将本车产生的需要处理的任务划分成若干个互不相干的子任务块；根据本车产生任务时的初始位置、本车的行驶速度、本车自身服务器计算能力以及边缘服务器和其他车辆服务器的计算能力，确定本车与边缘服务器、本车与行驶车辆服务器以及本车与静止车辆服务器之间的传输距离与传输速率；根据本车与边缘服务器、本车与行驶车辆服务器以及本车与静止车辆服务器之间的传输速率，确定本车与边缘服务器、本车与行驶车辆服务器以及本车与静止车辆服务器之间的传输能耗；根据本车自身服务器的计算能力，确定本车处理车辆子任务块的本地计算能耗；以本地计算能耗与各服务器传输能耗之和最小为目标，构建本车总能耗确定目标函数；对每次迭代自变量的更新增加一个随机因子得到改进模拟退火算法，利用改进模拟退火算法求解本车总能耗确定目标函数，得到本车总能耗最低时的最优子任务卸载功率和最优子任务分配比例；利用改进模拟退火算法求解本车总能耗确定目标函数，得到本车总能耗最低时的最优子任务卸载功率和最优子任务分配比例，包括：步骤1：根据本车服务器的能量系数、转速以及任务计算密度设定开始退火的初始温度T=T0，也就是初始目标函数值；步骤2：随机生成初始解为迭代初始位置，将初始解代入本车总能耗确定目标函数，计算相应的目标函数值；步骤3：设置循环迭代次数；步骤4：运用改进自变量更新函数由初始解得到新解： ，其中，为第j+1次迭代时的解，为从0到1选取的随机因子，且；将第j次的解带入上式计算得出下一次迭代解；J是最大迭代次数；步骤5：将初始解带入上式计算新解，并计算相应的目标函数值；步骤6：判断是否接受使目标函数值变大的自变量：若，则将赋值给，即；若反之，则以的概率接受新的解，由于为概率，则显然小于1，为一个正的物理常数；为退火过程中的温度，即为目标函数值，为正数，因此为负，；步骤7：迭代次数不断递增，每迭代一次则重复步骤4至6一次，在温度时，判断是否满足终止条件，若满足则停止迭代；此时的即为全局最优解，其中，自变量即为传输功率以及任务分配比例，因变量即为能耗。

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