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在車載邊緣計算（ Vehicular Edge Computing，VEC）網(wǎng)絡(luò)中，車輛計算資源受限導(dǎo)致無法處理海量的計算任務(wù)，需要將車載應(yīng)用產(chǎn)生的計算任務(wù)卸載到ⅤEC服務(wù)器上進(jìn)行處理。但車輛的移動性和區(qū)域部署的差異性易導(dǎo)致VEC服務(wù)器負(fù)載不均衡，造成了計算卸載效率和資源利用率降低。為解決該問題，提岀一種計算卸載和資源分配方案，以使用戶效用最大化。將用戶效用最大化問題轉(zhuǎn)化成服務(wù)器選擇決策和卸載比例與計算資源分配聯(lián)合優(yōu)化兩個子問題，在此基礎(chǔ)上設(shè)計基于匹配的服務(wù)器選擇決策算法和基于Adam梯度優(yōu)化法的計算任務(wù)卸載比例與資源分配聯(lián)合優(yōu)化算法，并對上述兩種算法進(jìn)行聯(lián)合迭代，直至收斂，從而得到近似最優(yōu)解以達(dá)到負(fù)載均衡。仿真結(jié)果表明，相比最近卸載方案和預(yù)測卸載方案，該方案能有效降低計算任務(wù)處理時廷和車輛能耗，增大車輛效用，促進(jìn)負(fù)載均衡。
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