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J-GLOBAL ID：202102229180620345   整理番号：21A0027764

車両クラウドコンピューティングのための収入ベースサービス管理アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Revenue-Based Service Management Algorithm for Vehicular Cloud Computing

著者 (3件)： Pande Sohan Kumar (Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Odisha, India) ,  Panda Sanjaya Kumar (National Institute of Technology, Warangal, Telangana, India) ,  Das Satyabrata (Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Odisha, India)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12582  ページ： 98-113  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両クラウドコンピューティング(VCC)は,その動的計算能力,路上支援,インフォテメントサービス,緊急および交通サービスのため,ビジネスと学術コミュニティの間の新興の研究領域である。それは,路側ユニット(RSU)を使用して,セルラネットワークに依存する既存のインフラストラクチャで直面する障害を緩和することができる。さらに,既存のセルラネットワークは,車両の流入により,より良い品質サービスを提供することができない。VCCでは,RSUは車両によって要求されるコンテンツとデータを予見し,車両がRSUの通信範囲内にあるとき,サービスに関してそれらを提供する。しかし,RSUは限られた通信範囲とデータ速度に悩まされる。従って,RSUは,その収入が最大になるようなサービスを提供するために,適切な車両を選択するのに非常に困難である。本論文では,上記の課題に取り組むための収入ベースサービス管理(RBSM)アルゴリズムを提案した。RBSMは,車両のデータ速度ゾーンを見つける2相アルゴリズムであり,各タイムスロットで適切な車両を選択し,RSUの全収入,車両による全ダウンロード,および完了要求の総数を最大化する。RBSMの性能を評価し,既存のアルゴリズム,すなわちRSU資源スケジューリング(RRS)を,様々なトラヒックシナリオを考慮して比較した。比較結果は,RBSMが,全収入,ダウンロードおよび完了要求の数に関して,RRSより87%,90%および170%良いことを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  スケジューリング ,  コミュニティ ,  インフラストラクチャー ,  ダウンロード ,  コンテンツ
準シソーラス用語： データレート ,  タイムスロット ,  セルラーネットワーク ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 車両クラウドコンピューティング ,  収入ベースのサービス管理 ,  路側ユニット ,  資源スケジューリング ,  セルラネットワーク

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウドコンピューティング ,  収入 ,  サービス ,  アルゴリズム