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一种服务质量感知的并行MapReduce启发式车载云资源调度算法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:1.39 MB | 2018-01-18

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　　目前，道路上行驶的车辆一般携带板载计算机设备，其具有小规模的数据处理能力。很多研究致力于通过使用车载Ad Hoc网络获得更安全的驾驶体验。随着车辆越来越多地配备先进的传感器，从医疗保健到公路动态拥塞管理等应用程序均得以部署，并依赖于从传感器获得的数据。此外，车载云计算有利于在路面上行驶的车辆以及街道和停车场中的车辆充分利用车载计算资源，提供广泛的、一致可靠的实时服务。

　　为提高经典交通智能系统通信效率，利用车载调度方式可实现更为高效的数据采集和分发，使数据传输能力得到提升。车载调度方式存在的主要问题是车载物理层的有效利用，包括车辆的无线信道、移动性、相对位置等。为提高车载云计算资源调度的可靠性，减少数据处理时间，提出一种服务质量感知的并行MapReduce启发式车载云资源调度算法。在MapReduce并行计算模型的基础上，设计云计算环境中以车载单元为基础的车辆并行检测服务框架，利用相对优先级因子构建车载云计算调度模型，并通过启发式并行优化算法对模型进行优化，降低算法复杂度。在NS-3中的仿真结果表明，该算法可有效缩短作业执行时间，并具有较高的可靠性。

一种服务质量感知的并行MapReduce启发式车载云资源调度算法

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