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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明实施例公开一种基于分散计算的智能网联汽车任务处理方法，基于分散计算的智能网联汽车任务处理方法，包括构建基于分散计算的自动驾驶网络模型；构建基于分散计算的自动驾驶应用程序流处理典型模型；构建流处理应用的任务分配模型和资源分配模型；基于红嘴鸥优化算法，优化自动驾驶流处理应用的任务分配和资源分配；本发明设计了流处理应用的任务分配和资源分配模型，在考虑计算节点资源和通信链路资源的双重前提下，聚焦分散计算网络中计算节点和通信链路的任务处理效率最优化问题，通过设计红嘴鸥优化算法，提升了自动驾驶应用的任务处理效率。
主权项：1.基于分散计算的智能网联汽车任务处理方法，其特征在于，包括：构建基于分散计算的自动驾驶网络模型；构建基于分散计算的自动驾驶应用程序流处理典型模型；构建流处理应用的任务分配模型和资源分配模型；基于红嘴鸥优化算法，优化自动驾驶流处理应用的任务分配和资源分配；红嘴鸥优化算法为：步骤一：将流处理应用的一般问题分解为任务分配问题和资源分配问题两个子问题，初始化迭代次数g＝1，红嘴鸥在各栖息地的种群数量为S1和S2；步骤二：进行适宜性评估，根据各红嘴鸥位置对其进行评估；步骤三：如果没有得到最优解，或者迭代次数小于最大迭代数，将红嘴鸥按栖息地分成两个种群，并按照适宜性对两个种群的红嘴鸥分别排序，对不满足适宜度条件的红嘴鸥执行迁徙操作；步骤四：迁徙过程完成后，对栖息地内种群进行适宜度排序，并保留已吃饱的部分红嘴鸥的位置，已吃饱的部分红嘴鸥的位置为精英解，对其他红嘴鸥执行觅食操作；步骤五：对候选解进行排序并删除重复解，用当前的精英解替换候选解集合中的排序靠后的同样数量的解；步骤六：输出最优解方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 基于分散计算的智能网联汽车任务处理方法
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