计算机科学学院舒万能副教授课题组在IEEE汇刊发表系列高水平论文
作者:余浩鑫 编辑:舒万能 上传:祝梦欢 审核:柯尊韬 发布时间:2024-09-26 浏览次数:
9月23日,计算机科学学院舒万能副教授课题组在中科院一区IEEE 汇刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems杂志发表题为An Adaptive Computing Offloading and Resource Allocation Strategy for Internet of Vehicles Based on Cloud-Edge Collaboration的研究论文。
此前,该课题组指导研究生聂邵良已在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems发表AK-GPSR: An Adaptive K-Medoids-Based Greedy Perimeter Stateless Routing Algorithm for Multi-Channel Vehicular Network Communication,在IEEE Transactions on Consumer Electronics发表An Improved and Efficient Computational Offloading Method Based on ADMM Strategy in Cloud–Edge Collaborative Computing Environment for Resilient Industry 5.0两项重要成果,指导研究生冯璇璇在中科院一区IEEE Internet of Things Journal发表An Adaptive Alternating Direction Method of Multipliers for Vehicle-to-Everything Computation Offloading in Cloud-Edge Collaborative Environment。
多通道车辆通信网络模型。舒万能 供图
云边协同计算融合了云计算和边缘计算的优势,在智能制造、自动驾驶、远程医疗和智慧城市等对低延迟、高可靠性和数据安全性要求较高的场景中具有重要研究意义。舒万能副教授课题组围绕云边协同中的资源优化这一关键挑战,开展了一系列研究:提出了基于改进的高效交替方向乘子法的车辆卸载策略,在提高VANETs(车载自组网)通信效率的同时,能有效降低系统成本,确保数据卸载的实时性和有效性;设计了一种基于贪婪无状态路由协议的自适应K-medoids聚类车辆通信策略,能够构建高质量链路通信、更加稳定的网络拓扑结构,并提升数据传输可靠性;构建了一种车辆协同路侧单元云系统架构,提出了一种基于云边协同的自适应计算卸载和资源分配策略,有效提升了用户服务质量和车载系统效率;设计了一种基于自适应交替方向乘子法的自适应计算卸载策略,在降低车载终端计算时延的同时,实现了低能耗和服务器负载均衡。
此次系列相关研究成果得到了各类基金项目的资助,舒万能副教授均为论文第一作者或通讯作者,我校均为论文第一署名单位。舒万能副教授长期从事云边协同计算、智能计算的研究,已主持国家自然科学基金2项,湖北省自然科学基金2项,中央高校基本科研业务费重点项目1项,以第一作者在IEEE 汇刊发表学术论文7篇,包括中科院一区Top 期刊学术论文6篇。