차량 어플리케이션을 실행할 때 차량 간 통신을 통해 다른 차량으로 태스크 오프로딩을 수행하면, 어플리케이션의 태스크 처리 시간을 줄이고 제한된 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량네트워크에서 차량 간 태스크 할당 스케줄링 (차량 간 태스크 오프로딩) 문제를 연구한다. 대부분의 차량 어플리케이션을 구성하는 태스크는 상호 간에 태스크 의존성이 있을 수 있으며, 이 태스크는 차량 어플리케이션을 실행하기 위해 서로 다른 차량에 할당되어 처리될 수 있다. 이때, 태스크가 할당되는 오프로디는 고정된 위치에 존재하지 않고 이동성을 띠며 어디든지 자유롭게 움직이므로, 태스크 오너와 오프로디를 포함한 태스크 오프로딩 참여자 모두의 이동성을 고려하여 태스크 오프로딩을 수행해야 한다. 차량 어플리케이션 완료 시간을 최소화하기 위해 태스크 의존성을 고려한 태스크 할당 스케줄링 문제를 ...
차량 어플리케이션을 실행할 때 차량 간 통신을 통해 다른 차량으로 태스크 오프로딩을 수행하면, 어플리케이션의 태스크 처리 시간을 줄이고 제한된 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량네트워크에서 차량 간 태스크 할당 스케줄링 (차량 간 태스크 오프로딩) 문제를 연구한다. 대부분의 차량 어플리케이션을 구성하는 태스크는 상호 간에 태스크 의존성이 있을 수 있으며, 이 태스크는 차량 어플리케이션을 실행하기 위해 서로 다른 차량에 할당되어 처리될 수 있다. 이때, 태스크가 할당되는 오프로디는 고정된 위치에 존재하지 않고 이동성을 띠며 어디든지 자유롭게 움직이므로, 태스크 오너와 오프로디를 포함한 태스크 오프로딩 참여자 모두의 이동성을 고려하여 태스크 오프로딩을 수행해야 한다. 차량 어플리케이션 완료 시간을 최소화하기 위해 태스크 의존성을 고려한 태스크 할당 스케줄링 문제를 최적화 문제로 공식화한다. 그러나 해당 최적화 문제의 복잡도가 너무 높기 때문에, 본 논문에서는 낮은 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 휴리스틱 알고리즘 (CPAVIP)이 다른 태스크 할당 스케줄링 기법에 비해 차량 어플리케이션 완료 시간을 단축하는 것을 확인할 수 있다.
차량 어플리케이션을 실행할 때 차량 간 통신을 통해 다른 차량으로 태스크 오프로딩을 수행하면, 어플리케이션의 태스크 처리 시간을 줄이고 제한된 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량네트워크에서 차량 간 태스크 할당 스케줄링 (차량 간 태스크 오프로딩) 문제를 연구한다. 대부분의 차량 어플리케이션을 구성하는 태스크는 상호 간에 태스크 의존성이 있을 수 있으며, 이 태스크는 차량 어플리케이션을 실행하기 위해 서로 다른 차량에 할당되어 처리될 수 있다. 이때, 태스크가 할당되는 오프로디는 고정된 위치에 존재하지 않고 이동성을 띠며 어디든지 자유롭게 움직이므로, 태스크 오너와 오프로디를 포함한 태스크 오프로딩 참여자 모두의 이동성을 고려하여 태스크 오프로딩을 수행해야 한다. 차량 어플리케이션 완료 시간을 최소화하기 위해 태스크 의존성을 고려한 태스크 할당 스케줄링 문제를 최적화 문제로 공식화한다. 그러나 해당 최적화 문제의 복잡도가 너무 높기 때문에, 본 논문에서는 낮은 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 휴리스틱 알고리즘 (CPAVIP)이 다른 태스크 할당 스케줄링 기법에 비해 차량 어플리케이션 완료 시간을 단축하는 것을 확인할 수 있다.
When vehicle applications are executed, task offloading to other vehicles using V2V communications can be one of the good options to reduce the processing time of tasks and enable to use limited resources efficiently. Thus, we study the problem of V2V task allocation scheduling (V2V task offloading)...
When vehicle applications are executed, task offloading to other vehicles using V2V communications can be one of the good options to reduce the processing time of tasks and enable to use limited resources efficiently. Thus, we study the problem of V2V task allocation scheduling (V2V task offloading) in vehicular network. Most vehicle applications consist of tasks with dependency and this tasks can be allocated to different vehicles for executing vehicle applications. Then, the offloadee to which the task is allocated does not exist in a fixed location and moves anywhere with mobility. So, task offloading should be performed considering the mobility of all offloading participants, including task owners and offloadee. To minimize the vehicle application completion time, we formulate the task allocation scheduling problem considering dependency as an optimization problem. Since complexity overhead is too high to solve the optimization problem, we propose a heuristic algorithm with much lower complexity. Evaluation results demonstrate that the proposed heuristic algorithm (CPAVIP) can reduce completion time of the vehicle application compared to other task allocation scheduling schemes.
When vehicle applications are executed, task offloading to other vehicles using V2V communications can be one of the good options to reduce the processing time of tasks and enable to use limited resources efficiently. Thus, we study the problem of V2V task allocation scheduling (V2V task offloading) in vehicular network. Most vehicle applications consist of tasks with dependency and this tasks can be allocated to different vehicles for executing vehicle applications. Then, the offloadee to which the task is allocated does not exist in a fixed location and moves anywhere with mobility. So, task offloading should be performed considering the mobility of all offloading participants, including task owners and offloadee. To minimize the vehicle application completion time, we formulate the task allocation scheduling problem considering dependency as an optimization problem. Since complexity overhead is too high to solve the optimization problem, we propose a heuristic algorithm with much lower complexity. Evaluation results demonstrate that the proposed heuristic algorithm (CPAVIP) can reduce completion time of the vehicle application compared to other task allocation scheduling schemes.
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