[发明专利]一种基于车联雾计算的实时任务分配方法

权利要求书

1.一种基于车联雾计算的实时任务分配方法，其特征在于，包括：

A、根据基站的覆盖范围将VFC系统划分为若干个子系统，选取其中一个子系统；

B、确定所述子系统中的客户端车辆、车联雾节点和区域头；

C、所述区域头制定相应的任务分配方案与激励机制方案。

2.根据权利要求1所述的基于车联雾计算的实时任务分配方法，其特征在于，所述步骤B还包括：

将需要资源的车辆作为客户端车辆，将使用专用短程通信(DSRC)协议和长期演进(LTE)技术的车辆(特别是低速行驶和停靠的车辆)作为车联雾节点，将LTE基站作为区域头用来管理和协调所有雾节点。

3.根据权利要求1所述的基于车联雾计算的实时任务分配方法，其特征在于，所述步骤C还包括：

第一步：将客户端车辆作为买家，车联雾节点作为卖家，区域头作为可信的第三方拍卖商；

第二步：区域头根据不完全信息静态博弈下的双向拍卖激励机制匹配符合条件的买家与卖家，根据效用函数和报价函数决定买卖双方的出价，从而实现交易双方的期望效用最大化，达到一个均衡状态。

4.根据权利要求3所述的基于车联雾计算的实时任务分配方法，其特征在于，拥有N个所述的买家，M个所述的卖家。

5.根据权利要求3所述的基于车联雾计算的实时任务分配方法，其特征在于，对所述的不完全信息静态博弈下的双向拍卖激励机制，每个买方与卖方对自己的估价都是私人信息，不会受其他买方与卖方估价的影响。

由于研究的是不完全信息静态博弈下的双向拍卖激励机制，所以买卖双方并不知道对方的实际出价，但知道对方的报价函数，该报价函数遵循线性策略，买方报价函数为P_b(V_bi)＝a_b+c_bV_bi，卖方报价函数为P_s(V_sj)＝a_s+c_sV_sj，其中，V_bi表示第i个买方对商品的估价，V_sj表示第j个卖方对商品的估价，均服从[0,1]区间的均匀分布。买方效用函数用π_bi表示，其计算公式为：

其中，P_b表示买方的报价，Prob表示买方报价大于卖方报价的概率，E表示买方的期望收益。

卖方效用函数用π_sj表示，同理，其计算公式为：

其中，P_s表示卖方的报价，Prob表示买方报价大于卖方报价的概率，E表示卖方的期望收益。

最后根据买卖双方的报价函数以及效用函数求得该线性策略双向拍卖的均衡解。该效用函数的均衡解为：即买卖双方按照所述的均衡解向区域头进行报价，从而使得买卖双方所获得的期望效用最大，区域头再根据规则匹配买卖双方进行任务分配。