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J-GLOBAL ID：202002248450005015   整理番号：20A0914842

車両霧資源割付方式:多目的最適化に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Vehicular Fog Resource Allocation Scheme: A Multi-Objective Optimization based Approach

著者 (5件)： Mekki Tesnim (REDCAD laboratory, National School of Engineers of Sfax,Sfax,Tunisia) ,  Jmal Rihab (Laboratory of Technology of Smart Systems (LT2S), Digital Research Center of Sfax (CNRS), University of Sfax,Tunisia) ,  Chaari Lamia (Laboratory of Technology of Smart Systems (LT2S), Digital Research Center of Sfax (CNRS), University of Sfax,Tunisia) ,  Jabri Issam (College of Engineering and Architecture, Al Yamamah University,KSA) ,  Rachedi Abderrezak (Universite ́ Paris-Est Marne-la-Valle ́e, LIGM (UMR8049), CNRS, ENPC, UPEM,France,F-77454)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCNC  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両霧コンピューティングは,車両ネットワークのコンテキストにおける霧コンピューティングの拡張である。車両は,ネットワークの端部にモバイルユーザを提供するために使用される。車両霧は,車両の移動性によりその動的性により特徴付けられる。時間にわたる車両霧部材の変化は,利用可能な資源の変化を引き起こす。そこで,タスクを実行するための適切な霧ノード(すなわち,車両)の選択が挑戦される。いくつかのケースでは,ユーザの要求は,適切な車両が局所処理を満たさない場合に,処理されるべきクラウドに再指向できる。この目的のために,著者らは多目的ベースの車両霧資源割当方式を提案する。ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)制御装置は,車両から集められた情報と受信された要求に基づいて,車両霧資源の配分を管理するために展開される。提案した問題を非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)を用いて解いた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御装置 ,  ネットワーク ,  *資源割付 ,  ソーティング ,  再配向 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  *多目的最適化 ,  移動性 ,  車両ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 霧 ,  資源割付 ,  多目的最適化