【摘 要】
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随着车联网（Internet of vehicles,IoV）中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增，传统架构难以满足用户需求，为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题，结合了移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）和软件定义网络（Software Defined Network,SDN），设计了一种从宏基站到MEC服务器
【基金项目】
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广西科技创新驱动发展专项“互联网+”发动机智能制造平台研发及产业化应用示范项目（桂科AA20302002-3）；
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随着车联网（Internet of vehicles,IoV）中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增，传统架构难以满足用户需求，为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题，结合了移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）和软件定义网络（Software Defined Network,SDN），设计了一种从宏基站到MEC服务器到车辆的车联网架构中的高效任务卸载方案，并提出一种改进的低复杂度非支配排序遗传算法，优化任务卸载成本和MEC服务器的负载均衡率，实验仿真结果表明，其相比于随机卸载，NO-MEC卸载，NO-I卸载，传统NSGA、NSGA-Ⅱ卸载，GA卸载、Q-learning卸载、DQN卸载方案有着更低的卸载成本，更优的负载均衡率，得到近似最高的系统效用，能够给车联网中的车辆用户带来更优质的网络服务。
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