车联网边缘计算中基于自适应优先级的资源管理优化研究

本文创新性地提出了一种基于优先级队列的车载雾计算(VFC)分层资源分配模型DFThaPQ，通过模糊隶属函数和Q学习算法动态优化请求排序与雾节点选择，显著提升了延迟敏感型应用的响应效率。研究结合真实地图和移动模型验证了该方案在大规模城市场景中降低服务等待时间(降低23.7%)和总体成本的核心优势。

　　

亮点

本研究提出动态优先级资源分配模型DFThaPQ，采用三级架构实现车辆资源优化配置。该模型通过请求紧急度与重要性综合排序，显著提升任务完成率并降低控制开销。

优先级导向资源分配

我们构建了雾导向的分层资源分配模型，基于车辆请求大小、截止时间、位置及连接状态等关键属性进行优先级排序。该体系包含雾控制器、雾层和车辆三层结构，车辆通过携带特定属性的状态消息与雾控制器通信，动态调整优先级队列。

自适应优先级资源分配

当车辆发起服务请求时，雾控制器优先调用本地资源执行任务。若资源不足，则基于任务优先级、组件权重等要素搜索邻近雾节点。相较传统优化方法[22]，本方案采用模糊推理系统动态计算优先级分数，结合Q学习算法选择最优雾节点，使平均决策延迟降低41.2%。

性能分析

通过真实交通场景的大规模仿真验证，本方案在请求响应时间（缩短34.5%）和资源利用率（提升28.7%）等关键指标上显著优于基准方案。特别在高峰时段车辆密度达120辆/km²时仍保持稳定QoS水平。

结论

DFThaPQ模型通过情境感知的优先级机制，有效解决了车载雾计算中资源分配的动态优化难题。实验表明该方案能适应不同城市规模和服务需求，为智能交通系统提供可靠的低延迟保障。