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在車載邊緣計算（ Vehicular Edge Computing，VEC）網絡中，車輛計算資源受限導致無法處理海量的計算任務，需要將車載應用產生的計算任務卸載到ⅤEC服務器上進行處理。但車輛的移動性和區域部署的差異性易導致VEC服務器負載不均衡，造成了計算卸載效率和資源利用率降低。為解決該問題，提岀一種計算卸載和資源分配方案，以使用戶效用最大化。將用戶效用最大化問題轉化成服務器選擇決策和卸載比例與計算資源分配聯合優化兩個子問題，在此基礎上設計基于匹配的服務器選擇決策算法和基于Adam梯度優化法的計算任務卸載比例與資源分配聯合優化算法，并對上述兩種算法進行聯合迭代，直至收斂，從而得到近似最優解以達到負載均衡。仿真結果表明，相比最近卸載方案和預測卸載方案，該方案能有效降低計算任務處理時廷和車輛能耗，增大車輛效用，促進負載均衡。
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