Vehicular networks as the key enablers in Intelligent Transportation Systems (ITS) and the Internet of Things (IoT) are key components of smart sustainable cities. Vehicles as a significant component of smart cities have emerging in-vehicle applications that can assist in good governance for sustainable smart cities. Most of these applications are delay sensitive and demand high computational capabilities that are provided by emerging technologies. Utilizing the distributed computational resources of vehicles with the help of volunteer computing is an efficient method to fulfill the high computational requirements of vehicles itself and the other components of smart cities. Vehicle as a resource is an emerging concept that must be considered to address the future challenges of sustainable smart cities. In this paper, an infrastructure-assisted job scheduling and task coordination mechanism in volunteer computing-based VANET called RSU-based VCBV is proposed, which enhances the architecture of VANET to utilize the surplus resources of vehicles for task execution. We propose job scheduling and task coordination algorithms for different volunteer models. Further, we design and implement an adaptive task replication method to seek fault tolerance by avoiding task failures due to locations of vehicles. We propose a task replication algorithm called location-based task replication algorithm. Extensive simulations validate the performance of our proposed volunteer models while comparing average task execution time and weight ratios with existing work.

车载网络作为智能交通系统 (ITS) 和物联网 (IoT) 的关键推动者，是可持续智慧城市的关键组成部分。车辆作为智慧城市的重要组成部分，具有新兴的车载应用，可以帮助实现可持续智慧城市的良好治理。大多数这些应用程序对延迟敏感，需要新兴技术提供的高计算能力。在志愿者计算的帮助下利用车辆的分布式计算资源是满足车辆本身和智慧城市其他组件的高计算要求的有效方法。车辆即资源是一个新兴概念，必须考虑以应对可持续智慧城市的未来挑战。在本文中，提出了一种基于志愿者计算的VANET中基础设施辅助的作业调度和任务协调机制，称为RSU-based VCBV，它增强了VANET的架构，利用车辆的剩余资源执行任务。我们为不同的志愿者模型提出了作业调度和任务协调算法。此外，我们设计并实现了一种自适应任务复制方法，通过避免由于车辆位置导致的任务失败来寻求容错。我们提出了一种称为基于位置的任务复制算法的任务复制算法。广泛的模拟验证了我们提出的志愿者模型的性能，同时将平均任务执行时间和重量比与现有工作进行了比较。这增强了 VANET 的架构，以利用车辆的剩余资源执行任务。我们为不同的志愿者模型提出了作业调度和任务协调算法。此外，我们设计并实现了一种自适应任务复制方法，通过避免由于车辆位置导致的任务失败来寻求容错。我们提出了一种称为基于位置的任务复制算法的任务复制算法。广泛的模拟验证了我们提出的志愿者模型的性能，同时将平均任务执行时间和重量比与现有工作进行了比较。这增强了 VANET 的架构，以利用车辆的剩余资源执行任务。我们为不同的志愿者模型提出了作业调度和任务协调算法。此外，我们设计并实现了一种自适应任务复制方法，通过避免由于车辆位置导致的任务失败来寻求容错。我们提出了一种称为基于位置的任务复制算法的任务复制算法。广泛的模拟验证了我们提出的志愿者模型的性能，同时将平均任务执行时间和重量比与现有工作进行了比较。我们设计并实现了一种自适应任务复制方法，通过避免由于车辆位置导致的任务失败来寻求容错。我们提出了一种任务复制算法，称为基于位置的任务复制算法。广泛的模拟验证了我们提出的志愿者模型的性能，同时将平均任务执行时间和重量比与现有工作进行了比较。我们设计并实现了一种自适应任务复制方法，通过避免由于车辆位置导致的任务失败来寻求容错。我们提出了一种称为基于位置的任务复制算法的任务复制算法。广泛的模拟验证了我们提出的志愿者模型的性能，同时将平均任务执行时间和重量比与现有工作进行了比较。