速率提升163%
一种结合深度学习和凸优化的多任务分配算法，用于MIMO车载雾计算场景，能够在车辆移动和通信干扰下实现高效的任务卸载。
朱超 · Xinlei, Xie · Ruoyi, Zhang · Ruijin, Li · Bin, Zhu · 卜祥元
IEEE Transactions on Vehicular Technology 2023
通过深度学习和凸优化将多任务分配问题转化为可求解的凸问题，显著提高平均传输数据速率。
该算法在提升速率的同时优化功率消耗，减少30%-40%的平均功耗，适应车辆有限的电力供应。
基于真实车辆轨迹评估，考虑了车辆移动性对通信和计算的影响，适用于实际动态交通场景。