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文献综述
文 献 综 述1. 前言车联网（Internet of Vehicles，IoV）可以被用于道路规划、用户娱乐信息、车辆安全及智慧城市与智慧交通等方面。
在道路规划方面，车联网可以被用于播报交通及路况、规划最优路径等；在用户娱乐方面，车联网可以被用于传输高清视频、在线游戏等网上娱乐活动，同时企业还能够根据用户的需求，为用户制定相应的服务，从而带来收益；在车辆安全方面，车联网可以被用于红灯预警、行人预警、超速预警等一定措施提醒驾驶员；在智慧城市与智慧交通方面，以车联网作为通信管理平台可以实现交通信号灯的智能控制、智能停车场管理及公交车的智能调度等，有助于智慧城市的构建。
随着智能车辆和互联网车辆的快速发展，新的车辆应用不断涌现，这也意味着对于车联网的调度算法有着更高的要求。
为此，我们必须提高车联网任务调度方面的技术，其中最为关键的就是车联网中的计算任务卸载和网络资源分配问题。
高效率的车辆计算能够有效地减少任务处理和执行时延，降低车载终端的能耗，明显提升用户体验。
但是，车联网中车辆自身计算能力有限，会导致任务处理延迟和能耗过大。
对于这些问题，像云计算、基于Lyapunov优化的卸载算法等策略虽然考虑了任务执行时延和能量消耗，但只是针对这两个性能指标的一次优化，并没有关注其长期计算卸载性能，难以满足动态的资源需求和严格的服务质量要求。
2. 课题背景电子信息产业的迅猛发展，特别是移动互联时代的到来，使得车联网相关技术得到了发展。
将车联网、云计算、大数据分析、智能驾驶等先进的技术应用到汽车上已经成为未来车辆发展的趋势。
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