基于长短期记忆神经网络的车辆边缘计算卸载策略

传统的集中式云计算能够较好地减轻本地负担,但带来了大量延迟.移动边缘计算通过利用移动边缘设备有限的计算能力和资源存储能力弥补了云计算在此方面的不足,也满足了在车联网中车辆的计算需求.为了使车辆能够在笔直的道路环境模型上完成计算任务,提出基于长短期记忆神经网络的卸载决策.通过仿真,该方法在任务较大的情况下可以高效利用边缘设备资源,降低延迟,对于高速动态变化的时间序列具有更低的响应时间.