超密集網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)目龐大導(dǎo)致緩存分配算法復(fù)雜度極高,頻繁地緩存和刪除同樣的內(nèi)容導(dǎo)致的系統(tǒng)不穩(wěn)定,為此,提出了基于平均場博弈(MFG)的分布式緩存分配算法和基于李雅普諾夫漂移加懲罰(DPP)方法的分布式刪除分配算法.MFG方法使緩存分配算法的復(fù)雜度與基站數(shù)目無關(guān).DPP方法將具有時間相關(guān)性的刪除分配問題解耦成為每個時刻的問題,并求解得到了兼顧系統(tǒng)穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)開銷優(yōu)化的刪除分配策略.仿真結(jié)果表明,MFG方法能夠使網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)控制策略快速收斂,并且在超密集場景下得到明顯低于基本緩存分配方法的網(wǎng)絡(luò)開銷;李雅普諾夫DPP方法能夠?qū)崿F(xiàn)兼顧網(wǎng)絡(luò)開銷優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)緩存和刪除穩(wěn)定性.

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【文章目錄】：
1 系統(tǒng)模型和問題構(gòu)造
    1.1 系統(tǒng)模型
    1.2 問題構(gòu)造
2 短時優(yōu)化問題:基于MF方法的緩存分配
    2.1 基于MFG的問題求解
    2.2 HJB-FPK方程組的求解算法
3 長時優(yōu)化問題:
    3.1 子問題轉(zhuǎn)化
    3.2 問題求解
4 仿真分析
    4.1 MFG方法的計算復(fù)雜度
    4.2 MFG方法的最優(yōu)緩存策略
    4.3 MFG方法的最優(yōu)緩存策略
    4.4 短時優(yōu)化的性能比較
    4.5 李雅普諾夫穩(wěn)定性
    4.6 總方法LRA開銷比較
5 結(jié)束語



本文編號：3978921