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目前，道路上行駛的車輛一般攜帶板載計(jì)算機(jī)設(shè)備，其具有小規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力。很多研究致力于通過使用車載Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)獲得更安全的駕駛體驗(yàn)。隨著車輛越來越多地配備先進(jìn)的傳感器，從醫(yī)療保健到公路動(dòng)態(tài)擁塞管理等應(yīng)用程序均得以部署，并依賴于從傳感器獲得的數(shù)據(jù)。此外，車載云計(jì)算有利于在路面上行駛的車輛以及街道和停車場中的車輛充分利用車載計(jì)算資源，提供廣泛的、一致可靠的實(shí)時(shí)服務(wù)。
為提高經(jīng)典交通智能系統(tǒng)通信效率，利用車載調(diào)度方式可實(shí)現(xiàn)更為高效的數(shù)據(jù)采集和分發(fā)，使數(shù)據(jù)傳輸能力得到提升。車載調(diào)度方式存在的主要問題是車載物理層的有效利用，包括車輛的無線信道、移動(dòng)性、相對(duì)位置等。為提高車載云計(jì)算資源調(diào)度的可靠性，減少數(shù)據(jù)處理時(shí)間，提出一種服務(wù)質(zhì)量感知的并行MapReduce啟發(fā)式車載云資源調(diào)度算法。在MapReduce并行計(jì)算模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)云計(jì)算環(huán)境中以車載單元為基礎(chǔ)的車輛并行檢測服務(wù)框架，利用相對(duì)優(yōu)先級(jí)因子構(gòu)建車載云計(jì)算調(diào)度模型，并通過啟發(fā)式并行優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，降低算法復(fù)雜度。在NS-3中的仿真結(jié)果表明，該算法可有效縮短作業(yè)執(zhí)行時(shí)間，并具有較高的可靠性。
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