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云邊協同計算融合了云計算和邊緣計算的優勢，在智能制造、自動駕駛、遠程醫療和智慧城市等對低延遲、高可靠性和數據安全性要求較高的場景中具有重要研究意義。舒萬能副教授課題組圍繞云邊協同中的資源優化這一關鍵挑戰，開展了一系列研究：提出了基于改進的高效交替方向乘子法的車輛卸載策略，在提高VANETs（車載自組網）通信效率的同時，能有效降低系統成本，確保數據卸載的實時性和有效性。設計了一種基于貪婪無狀態路由協議的自適應K-medoids聚類車輛通信策略，能夠構建高質量鏈路通信、更加穩定的網絡拓撲結構，并提升數據傳輸可靠性。構建了一種車輛協同路側單元云系統架構，提出基于云邊協同的自適應計算卸載和資源分配策略，有效提升了用戶服務質量和車載系統效率。設計了一種基于自適應交替方向乘子法的自適應計算卸載策略，在降低車載終端計算時延的同時，實現了低能耗和服務器負載均衡。

舒萬能副教授長期從事云邊協同計算、智能計算的研究，已主持國家自然科學基金2項，湖北省自然科學基金2項。據悉，此前該課題組指導研究生聶邵良在中科院一區IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems雜志、中科院二區IEEE Transactions on Consumer Electronics雜志，指導研究生馮璇璇在中科院一區IEEE Internet of Things Journal雜志上發表多篇論文成果。舒萬能副教授均為論文第一作者或通訊作者，中南民族大學為第一署名單位。