基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究

摘要

针对车联网中数据流量爆炸式增长而引起的业务响应时延过高的问题,提出了一种基于移动边缘计算的蚁群模拟退火算法缓存策略(ACSAM).首先,在基于5 G的车—边—云协同系统架构下,以最小化内容下载时延为目标,建立了通信计算模型;其次,采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部最优解;最后,使用模拟退火算法对局部最小下载时延进行扰动,并以一定概率接受新解,从而得到全局最小下载时延,即保证了内容被预缓存在最佳的位置.仿真结果表明,在车—边—云协同架构下,ACSAM缓存策略可显著减少传输冗余,降低下载时延.