[发明专利]一种基于粒子群的车联网络任务分配方法

权利要求书

1.一种基于粒子群的车联网络任务分配方法，依托的车联边缘计算网络，包括基站、用户车辆以及车辆雾节点；基站上包括中心控制器；每个用户车辆包括车载通信模组；用户车辆和车辆雾节点与基站中的中心控制器相连；中心控制器上注册有所有用户车辆和车辆雾节点的信息；且所有用户车辆和车辆雾节点均通过蜂窝网络注册，并将该用户车辆和车辆雾节点的实时位置信息汇报给中心控制器，其特征在于：所述任务分配方法，包括如下步骤：

步骤1、将按照基站分布，利用蜂窝hexagon聚合的方法将城市划分为多个均匀等大区域；

步骤2、在步骤1划分出的每个区域中，运维一个中心控制器来编排该区域内产生的所有车辆应用任务；

步骤3、每个用户车辆利用车载通信模组广播一个DSRC短信息；

步骤4、收到用户车辆DSRC信息包的车辆雾节点发送一个数据包反馈给用户车辆；

步骤5、用户车辆收集到周围所有车辆雾节点的数据包信息后，封装成一个任务请求数据包，通过蜂窝网络发送给中心控制器；

步骤6、中心控制器收集本区域所有用户车辆产生的任务请求数据包后，执行基于粒子群算法的计算卸载策略，指派特定的车辆计算节点处理用户车辆所产生的任务，并确定每个任务的服务质量；

步骤7、用户车辆按照中心控制器选择的服务质量，将任务产生的数据流传输至指派的车辆雾节点上；

步骤8、车辆雾节点实时处理所接收的用户车辆任务产生的数据，并将计算结果通过DSRC反馈给用户车辆；

步骤9、用户车辆和车辆雾节点即将断开连接时，如果用户车辆产生的任务没有被处理完，用户车辆将重新执行步骤3，向中心控制器请求任务分配，卸载未执行完的任务；如果用户车辆产生的任务被处理完，车辆雾节点将不再接收该用户车辆后续产生的任务。

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群的车联网络任务分配方法，其特征在于：步骤4中，用户车辆DSRC信息包中包括步骤3中多个用户车辆广播的DSRC短信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于粒子群的车联网络任务分配方法，其特征在于：步骤4中，数据包包含车辆雾节点的ID、位置、速度以及负载。

4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群的车联网络任务分配方法，其特征在于：步骤5中，任务请求数据包包含任务ID、任务类型、任务所属用户车辆、任务需求和临近车辆雾节点。

5.根据权利要求4所述的一种基于粒子群的车联网络任务分配方法，其特征在于：所述步骤6中基于粒子群算法的计算卸载策略，具体为：

步骤6.1将所有的未分配任务抽象为一个粒子，一个粒子包含所有任务；

将每个任务定义为k，那么每个粒子包含2k个维度；

步骤6.2生成一个包含D个粒子的粒子群，每个粒子都是一个2k的向量，代表着一种可能的任务分配策略；每个粒子在2k的向量空间里寻找最优解：即加速所有任务中具有最长服务时延的任务处理速度，并最大化所有任务的服务质量；

步骤6.3、用一个变量X_p＝(x_p1，x_p2，x_p3，...，x_pD)来代表粒子p所经历的空间位置，将这个粒子所经历的最佳位置记录为而整个粒子群所有粒子经历的最佳位置记录为G_best；用变量V_p＝(v_p1，v_p2，v_p3，...，v_pD)代表粒子p的速度，经过下述公式(1)和(2)的多次迭代，粒子群将会在整个向量空间中寻找到最优解：

X_pi＝X_pi+V_pi+1 (2)

其中，w是惯性权重常量，C₁和C₂分别是加速常量1和加速常量2，rand₁和rand₂是[0，1]之间的随机参数；V_pi表示粒子p第i维的速度；X_pi表示粒子p第i维的空间位置。