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目前，道路上行駛的車輛一般攜帶板載計算機設備，其具有小規模的數據處理能力。很多研究致力于通過使用車載Ad Hoc網絡獲得更安全的駕駛體驗。隨著車輛越來越多地配備先進的傳感器，從醫療保健到公路動態擁塞管理等應用程序均得以部署，并依賴于從傳感器獲得的數據。此外，車載云計算有利于在路面上行駛的車輛以及街道和停車場中的車輛充分利用車載計算資源，提供廣泛的、一致可靠的實時服務。
為提高經典交通智能系統通信效率，利用車載調度方式可實現更為高效的數據采集和分發，使數據傳輸能力得到提升。車載調度方式存在的主要問題是車載物理層的有效利用，包括車輛的無線信道、移動性、相對位置等。為提高車載云計算資源調度的可靠性，減少數據處理時間，提出一種服務質量感知的并行MapReduce啟發式車載云資源調度算法。在MapReduce并行計算模型的基礎上，設計云計算環境中以車載單元為基礎的車輛并行檢測服務框架，利用相對優先級因子構建車載云計算調度模型，并通過啟發式并行優化算法對模型進行優化，降低算法復雜度。在NS-3中的仿真結果表明，該算法可有效縮短作業執行時間，并具有較高的可靠性。
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