异构网络中基于 MADDPG的协作边缘缓存策略研究

由于大量用户和设备共存,移动网络经历了数据量和用户密度的巨大增长。在宏基站(macro base station, MBS)覆盖区域内部署小蜂窝基站(small basic station, SBS),并提前在SBS缓存热门内容,是下一代移动通信网络提供高速、低时延服务的有效手段。针对异构网络环境不稳定以及难以找到精确的数学模型进行优化的问题,提出一种基于传输时延最小的异构网络协作边缘缓存算法。首先以Markov移动预测模型为基础,考虑用户社交关系对于用户移动性的影响,给出了新的用户移动位置预测方法;其次,采用多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法,通过用户关联、延迟控制和缓存设计来减少内容传输时延并提高缓存命中率。仿真结果表明,同传统DDPG和Greedy算法相比,MADDPG算法缓存命中率分别提高17.89%和42.71%,内容传输时延分别降低9.07%和12.86%,能够有效地解决异构网络中的资源分配和缓存设计问题。     

顺序流媒体缓存系统的设计与实现

流媒体数据消耗大量的网络带宽,其中很大一部分是因为热门资源的重复传输,鉴于此情况设计一种顺序流媒体缓存系统,减少不必要的传输.该设计基于代理服务器,针对顺序流媒体独特的存储及访问控制机制,结合代理服务器缓存模块的特征,设计并实现了可用于对顺序流媒体进行缓存的系统.测试结果表明,缓存系统很好的解决了顺序流媒体在缓存上存在的难以命中的问题,可准确的对顺序流媒体进行缓存并在后续访问中完全命中,大幅提高了缓存字节命中率.     

改进蚁群算法的无线传感器网络路由优化与路径恢复算法

无线传感器网络中的能耗问题一直是研究的热点之一。为了寻找网络中数据传输的最优路径,提出了一种新的基于蚁群算法的无线传感器网络路径寻优和恢复算法。通过改进的启发函数,综合考虑节点通信时的传输距离、传输方向和剩余能量,使得从源节点到目的节点能够找到一条最优的路径,以降低网络的能量消耗、延长网络的生存周期。同时提出了基于死亡节点的路径恢复策略,使得在最优路径上出现节点死亡的情况时,最优路径能够快速恢复,以减少路径再次寻优的时间。通过仿真实验,结果表明新的蚁群算法能够有效降低节点的能量消耗,延长网络生存周期,并在出现节点死亡时,能够对最优路径进行快速恢复。     

基于多预测树组合算法的电力信息系统数据库缓存模型

为解决电力大数据时代背景下信息系统数据库体积大、并发量高导致的运行效率瓶颈,分析了当前几种缓存模型的基本架构和原理,综合电力内网中各业务系统的主要特点,构建了一个电力信息系统数据库缓存模型,在模型中设计了一种多预测树组合算法(预测树森林)。通过在应用层使用boosting方式对队列进行抽样得到具有时序性和业务逻辑特点的SQL语句构建预测树森林,智能预测可能发生的数据库操作并将结果集提前缓存到内存中,模型还可以根据系统的运行情况动态调整预测树森林的投票阈值,从而达到提高缓存效率和命中率的目的。并基于Oracle数据库对模型的可行性进行了讨论,在云平台下运行结果表明模型不仅算法收敛速度快而且能够实现同等内存容量下缓存效率的提高。     

基于节点密度的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络(WSN)分簇路由协议中簇结构分布不合理,节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于节点密度的非均匀分簇路由协议EDUCP.该协议考虑网络中节点的疏密情况,控制节点竞争区域的范围,使密度大的区域的节点成为簇头的概率增加,将剩余能量大、能耗速度慢的节点选为簇头,使簇头分布更加合理;在多跳通信链路选择时,通过对Euclid距离的判断在簇头和基站之间选择中继节点,进一步减少节点的能量消耗.实验结果表明,EDUCP在网络生存周期、能量均衡等方面具有较好的性能.     

具有小世界效应的无线传感器网络构造方法研究

本文提出一种具有小世界效应的异构无线传感器网络的构造新方法,引入具有更高能量、存储容量和数据处理能力的超级节点,组成的超级链路是与汇聚节点直接通信的可靠捷径.采用路由策略和网格模型分析配置超级链路对路径长度减小量和节能的影响,通过利用遗传算法优化超级链路的配置以达到最佳的能量高效性.仿真表明,在无线传感器网络中适当增加少量的超级链路可以减少节点的平均能量消耗,明显减小平均路径长度并改善网络的能量高效性.     

联合机器学习的D2D通信多中继选择机制

在D2D通信中,当源节点与目的节点间的距离过大时,可以通过引入中继节点来改善通信质量。当通信衰落严重时,单中继无法有效改善通信质量,此时可以引入多中继参与通信。针对D2D网络多中继通信,提出一种基于机器学习中Q-learning算法的多中继选择机制。首先,判断源节点与目的节点之间通信是否需要合作中继;其次,通过考虑D2D网络中通信能量消耗来对Q-learning算法中的Q函数的回报值进行定义;最后,通过计算D2D通信传输距离和通信接收端信噪比得出满意度函数。综合考虑回报值和满意度,获得协作中继集。仿真结果表明,基于Q-learning算法的多中继协作可以显著减少传输延迟,平衡网络负载。     

WSNs中基于代理机制的移动Sink路由算法

在移动无线传感器网络中,提高数据发送成功率和减小网络能量消耗是移动Sink路由协议研究的重点.提出一种基于代理机制的数据传输协议(ABR),论证了利用“代理节点足迹链”在提高数据发送成功率方面的优越性;采用节点位置收敛和直接更新相结合的Sink节点位置更新策略,有效平衡网络能耗与传输时延的矛盾.仿真结果表明ABR在提高网络性能方面有很大的优势.     

空间相关性的数据收集协议的研究

高密度部署的无线传感器网络中节点间的监测数据具有很高的空间相关性,为有效去除传输数据中的冗余信息,减少网络通信量,提出一种能量感知的分布式抽样的数据收集协议DEAS,该协议在保证插值误差精度的情况下充分利用传感器节点间的数据相关性,通过迭代竞争机制选出近似最优的抽样节点集合来完成网络数据的收集任务。仿真结果表明每一周期的抽样节点更少,网络的能量消耗更加均匀,所提出的协议能有效降低网络能量消耗,与E2K和ODSA 2种协议相比,可延长网络生命周期30%~40%。     

无线网络中多视点视频的缓存放置问题

在高速增长的无线多媒体业务需求量中,由于VR等相关设备的陆续出现使得在用户请求文件中多视点视频占据了越来越多的比重。与传统的二维视频不同,多视点视频有着较大的数据量,因此,将能够有效解决网络负载压力过大问题的缓存技术与多视点视频结合起来研究尤为重要。通过利用多视点视频基于深度图像的渲染技术（DIBR）将其与缓存充分结合起来。提出了一种缓存策略,在缓存容量有限的约束下,致力寻找出一种多视点视频的放置策略从而最大化缓存增益减小传输时间。通过一种有效的算法来解决文件的放置问题,在保证合成视点质量达到一定标准的前提下,将平均缓存增益最优化。最后通过仿真来证明该方法在解决多视点视频放置问题上的良好特性。     

On the effective use of a cache memory simulator in a computerarchitecture course

In this paper, we describe how a cache memory simulator can be effectively used to enhance the understanding of cache memories in a computer architecture course. Various types of course assignments that are described in this paper require the use of the simulator to understand effects of varying different cache parameters on the system performance, to analyze cache memory designs, to synthesize cache designs, and to incorporate advanced caching concepts like victim caching, stall caching, and multilevel caching by modifying the simulator. Dinero, a cache simulator available in the public domain, has been enhanced and used in the course. Our experience of using the simulator is described     

面向新型电力系统的边缘缓存与计算资源迁移策略

随着以新能源为主体的电力系统的发展，分布式特征明显，终端设备数量剧增。海量用电负荷的调度和控制面临着时延过高和计算效率不足等问题，亟待建立高效的通信网络以有效提高电力系统的运行效率和可靠性。针对现有边缘计算技术与电力系统结合中未考虑在边缘网络资源管理中服务缓存和虑拟机(virtual machine, VM)迁移的联合优化问题，基于任务卸载模型、服务缓存模型和VM迁移模型，提出了一种联合服务缓存和VM迁移的边缘资源分配策略，旨在提高系统性能。针对服务缓存与VM迁移联合优化的耦合性问题，将原问题解耦成两个子问题的方法进行迭代求解，以实现更优的资源分配效果。仿真结果进一步证明了所提策略在性能方面表现更优，与其他方案相比可以得到更低的任务处理时延。     

考虑电动汽车虚拟电厂灵活性和高比例光伏接入的配电网规划

以包含高比例光伏和规模化电动汽车(electric vehicle,EV)的配电网规划为研究对象,首先对电动汽车虚拟电厂进行灵活性量化,然后建立了综合考虑电动汽车虚拟电厂灵活性与高比例光伏接入的配电网规划模型。模型以配电网线路年综合投资成本最小为目标,同时兼顾新能源消纳、储能系统投资成本和电动汽车虚拟电厂灵活性补偿成本,以期在提升配电网规划经济性的同时实现电力系统“削峰填谷”,并提高光伏出力消纳率。最后以IEEE RTS-24节点配电网系统为例进行仿真验证,算例表明,所提规划模型利用储能系统和电动汽车灵活性降低了系统的规划运行成本,并提高了配电网内部光伏电站的消纳率,能够对未来包含高比例可再生能源和虚拟电厂灵活性资源的电力系统规划提供借鉴和参考。     

考虑电动汽车虚拟电厂灵活性和高比例光伏接入的配电网规划

以包含高比例光伏和规模化电动汽车(electric vehicle,EV)的配电网规划为研究对象,首先对电动汽车虚拟电厂进行灵活性量化,然后建立了综合考虑电动汽车虚拟电厂灵活性与高比例光伏接入的配电网规划模型。模型以配电网线路年综合投资成本最小为目标,同时兼顾新能源消纳、储能系统投资成本和电动汽车虚拟电厂灵活性补偿成本,以期在提升配电网规划经济性的同时实现电力系统“削峰填谷”,并提高光伏出力消纳率。最后以IEEE RTS-24节点配电网系统为例进行仿真验证,算例表明,所提规划模型利用储能系统和电动汽车灵活性降低了系统的规划运行成本,并提高了配电网内部光伏电站的消纳率,能够对未来包含高比例可再生能源和虚拟电厂灵活性资源的电力系统规划提供借鉴和参考。     

WSN低功耗算法在电力系统中的应用

无线传感器网络由部署在区域内的大量微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成多跳自组织网络系统.文章通过探讨适用于电力系统的无线传感器网络,提出通过关键节点数据缓存进行末梢节点低功耗配置和数据获取的方案,通过增加末梢节点休眠时间达到整网低功耗的效果.实验结果证明,此算法可大幅降低整网功耗,且不会增加网络通信量.     

适用于低数据聚合率网络的能耗均衡路由算法

有效的分簇算法是实现无线传感网络能耗均衡,延长网络生存周期的关键。针对概率分簇算法随机选择簇首(CH)引起的低残余能量节点被选为簇首及迭代次数高的问题,提出一种新的半集中式分簇方法,候选簇首由前簇首推荐并通过候选簇首间竞争决定最终簇首;针对重负荷网络中的能量热区问题,引入非均匀分簇和单跳、多跳混合传输机制,提出一种适用于低数据聚合率网络的半集中式非均匀分簇(SCUC)的能耗均衡路由算法。仿真实验结果表明,SCUC算法第一个节点死亡时间较HEED算法延长111.24%,较EEUC延长74.62%。所提算法有效均衡网络能耗,延长生存周期。     

基于次级缓存的SDRAM调度策略的研究

针对卷积神经网络算法FPGA硬件加速器存在的内存带宽瓶颈，提出了一种基于次级缓存的行重组调度策略。通过分析SDRAM存储器的性能、FPGA硬件加速原理和内存带宽瓶颈，建立了次级缓存机制。该机制可服务于加速过程中堆叠的访问请求，通过合并相同Bank/Row的访问请求，减少Active和Precharge操作的额外开销。实验测试结果表明，在SC-RR调度策略下，存储器的访存时间减少32.87%，功耗降低31.71%，有效带宽利用率提高到91.3%。在性能相近的情况下，硬件资源消耗减少83.8%，满足了设计要求。     

考虑光伏集成5G基站用能模式的多主体共享储能优化配置

光伏集成5G基站能够有效降低电信运营商的用能成本,然而含分布式光伏的5G基站用能模式将对主动配电网的稳定运行造成影响,致使电信运营商与主动配电网均存在储能配置需求。出于安全性与经济性考虑,文中引入储能运营商作为第三方共建共享储能系统,提出了一种考虑光伏集成5G基站用能模式的多主体共享储能优化配置方法。首先,提出了面向规模化光伏集成5G基站与主动配电网储能配置需求的共享储能系统动态容量租赁模型;其次,基于双层混合整数规划模型(BiMIP)构建共享储能系统容量配置与运行双层联合优化问题;最终,采用重构与分解(R&D)算法对双层联合优化问题进行求解。仿真结果表明,所提出的多主体共享储能优化配置方法能够实现主动配电网的削峰填谷与多主体间的互利共赢。