基于多代理强化学习的边缘网络资源协作缓存方法

多代理强化学习能够将目标内容看做一个整体,可以同时进行多个类型目标的协同管理,研究基于多代理强化学习的边缘网络资源协作缓存方法。构建动态传输的边缘网络缓存模型,基于多代理强化学习定义选择动作,贪婪算法设定网络资源缓存放置路径,最佳响应协作缓存边缘网络资源,完成基于多代理强化学习的边缘网络资源协作缓存方法设计。实验结果:选择两组不同运行时段的边缘网络资源请求数据,本文方法能够实现不同数据大小之间的协同缓存,且在资源数据大小为8G时,所用的缓存时间能够控制在10s之内,较比传统方法缩短了120s,能够有效解决网络拥挤的现象,具有实际应用效果。     

车联网中面向时效信息的动态内容推送策略

针对车联网中海量内容即时交付的需求,研究了车辆协作的无线缓存架构,设计动态内容推送机制,解决高效缓存更新问题;综合车辆分布、内容流行度和文件时效性等要素定义缓存效能,引入非正交多址接入技术实现单时隙多文件推送;以最大化缓存命中率为目标,建立车辆和文件的协同优化问题,提出基于动态规划的交替迭代算法降低求解复杂度。仿真结果表明,所提方案相比传统方案至少降低16.8%的时延。     

信息中心网络中基于节点缓存命中贡献率的缓存替换方案

信息中心网络(CCN)是一种全新的网络架构,其显著的特点是处处缓存,合理的内容缓存部署能够显著提高网络传输效率.缓存替换策略是缓存管理中的重要组成部分,合理地进行缓存内容的替换,成为影响网络整体性能的关键.考虑到内容自身的特性,设计了一种基于节点缓存命中贡献率的贪婪双倍命中(GDH)缓存替换方案.该方案综合考虑了内容的请求次数、传输代价、缓存代价,设计全新的多目标价值函数,用于评估内容的缓存价值,当缓存空间不足时,替换掉价值最小的内容,实现节点缓存内容价值的最大化.仿真结果表明,该替换算法提高了节点的命中率,降低了获取内容的平均跳数.     

雾无线接入网中基于内容流行度和信息新鲜度的缓存更新策略

将边缘缓存技术引入雾无线接入网,可以有效减少内容传输的冗余。然而,现有缓存策略很少考虑已缓存内容的动态特性。该文提出一种基于内容流行度和信息新鲜度的缓存更新算法,该算法充分考虑用户的移动性以及内容流行度的时空动态性,并引入信息年龄(AoI)实现内容的动态更新。首先,所提出算法根据用户的历史位置信息,使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)预测下一时间段用户位置;其次,根据预测得到的用户位置,结合用户的偏好模型得到各位置区的内容流行度,进而在雾接入点进行内容缓存。然后,针对已缓存内容的信息年龄要求,结合内容流行度分布,通过动态设置缓存更新窗口以实现高时效、低时延的内容缓存。仿真结果表明,所提算法可以有效地提高内容缓存命中率,在保障信息的时效性的同时最大限度地减小缓存内容的平均服务时延。     

D2D协作边缘缓存系统中基于传输时延的缓存策略

为了满足5G系统低时延高可靠的需求,针对单缓存终端直传(D2D)协作边缘缓存系统,提出了一种基于传输时延的缓存策略.运用随机几何理论,将请求用户和空闲用户的动态分布建模为相互独立的齐次泊松点过程,综合考虑内容流行度、用户位置信息、设备传输功率以及干扰,推导出用户的平均传输时延与缓存概率分布的关系式.以平均传输时延为目标...     

NDN中边缘计算与缓存的联合优化

命名数据网络（NDN）基于内容名称进行路由,且节点配备一定的缓存能力,故在架构上更易与边缘计算结合。首先,提出一个在NDN中实现网络、计算和缓存动态协调的综合框架。其次,针对不同区域内容流行度的差异性,提出基于矩阵分解的局部内容流行度预测算法;以最大化系统运营收益为目标,利用深度强化学习解决计算和缓存资源分配以及缓存放置策略的联合优化问题。最后,在ndn SIM中构建仿真环境,实验证明所提方案在提高缓存命中率、降低平均时延和远程服务器负载等方面具有明显优势。     

基于内容流行度和节点中心度匹配的信息中心网络缓存策略

在信息中心网络(Information-Centric Network, ICN)中,利用网络内置缓存提高内容获取及传输效率是该网络构架最重要的特性。然而,网络内置的缓存存在应对大量的需要转发的内容时能力相对弱小,对内容放置缺乏均衡分布的问题。该文提出基于内容流行度和节点中心度匹配的缓存策略(Popularity and Centrality Based Caching Scheme, PCBCS),通过对经过的内容进行选择性缓存来提高内容分发沿路节点的缓存空间使用效率,减少缓存冗余。仿真结果表明,该文提出的算法和全局沿路缓存决策方案,LCD(Leave Copy Down)以及参数为0.7及0.3的Prob(copy with Probability)相比较,在服务器命中率上平均减少30%,在命中缓存内容所需的跳数上平均减少20%,最重要的是,和全局沿路缓存决策方案相比总体缓存替换数量平均减少了40%。     

雾无线接入网中基于Q-learning的协作式内容缓存策略

为了提高雾无线接入网（Fog-Radio Access Networks,F-RAN）的边缘缓存效率,提出一种基于用户偏好预测和内容流行度预测的协作式内容缓存策略。首先,利用主题模型中隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,LDA）模型动态的预测用户偏好;其次,利用网络中不同设备之间的拓扑关系和已预测的用户偏好以在线的方式预测内容流行度的变化,然后再结合基站之间的相关度,以减少缓存内容文件的重复率;最后,以最大化缓存命中率为目标,利用强化学习中的Q-learning算法获得了最优的内容缓存策略。仿真结果表明,与其他内容缓存策略相比,该内容缓存策略能有效的提高缓存命中率。      

基于FCM聚类算法的多分组和分层的协作缓存策略

随着新兴应用对通信服务质量需求的不断提高,无线网络中的通信量呈指数级增长,给移动核心网络和回程链路带来了巨大的负担。第五代移动通信(5G,the Fifth Generation Mobile Communication)已经成为学术界和工业界关注的热点。其中移动边缘计算(MEC,Mobile Edge Computing)被认为是满足用户需求、减少内容传输延迟的关键技术之一。文章主要研究的是移动边缘计算中协作缓存策略的改进。目前国内外对移动边缘缓存策略虽然已进行了大量的研究,但仍有问题没有考虑到:第一,大部分研究都没有考虑到用户的分布与MEC服务器的位置之间的关系。第二,现有的研究很少考虑内容流行度和缓存容量之间的关系。于是论文在原有的协作缓存的基础上提出了基于分组和分层的协作缓存策略。因此,论文考虑当MEC服务器位置较为分散时,需要将服务器分为两个以上的簇时对内容传输延迟的影响,提出基于模糊c均值聚类算法(FCM,Fuzzy C-means Algorithm)的多分组和分层的协作缓存策略,并通过仿真实验进行验证分簇数的变化是否会对内容传输延迟有影响。     

基于内容价值的缓存替换策略

缓存替换机制是内容中心网络的重要研究问题之一,考虑到缓存空间的有限性,合理地对缓存内容进行置换,成为影响网络整体性能的关键因素。因此,设计了一种基于内容价值的缓存替换方案。该方案综合考虑了内容的动态流行度、缓存代价以及最近被请求的时间,构建了更实际的内容价值函数,并依据该内容价值函数,设计了有效的内容存储与置换方案。具体地,当缓存空间不足时,对已有缓存内容按照价值从小到大进行置换。仿真结果表明,相比于传统替换算法 LRU、LFU 和 FIFO,本文提出的方案有效地提升了网络节点的内容缓存命中率,降低了用户获取内容的平均跳数。     

基于概率的启发式ICN缓存内容放置方法

提出一种基于概率存储的启发式住处中心网络内容缓存方法（PCP）。主要思想是请求消息和数据消息在传输过程中统计必要信息,当数据消息返回时,沿途各缓存节点按照一定概率决策是否在本地缓存该内容。设计缓存概率时综合考虑内容热度和缓存放置收益,即内容热度越高,放置收益越大的内容被缓存的概率越高。实验结果表明,PCP在缓存服务率、缓存命中率、平均访问延迟率等方面,与现有方法相比具有显著优势,同时PCP开销较小。     

基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略

针对设备到设备（D2D）缓存中基站信号覆盖范围有限导致的难以获得足够数据来预测用户偏好的问题,提出了一种基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略。首先,构建图协同过滤模型,通过多层图卷积神经网络捕捉用户-内容交互图中的高阶连通信息,并利用多层感知机学习用户和内容之间的非线性关系来预测用户偏好。其次,为了最小化平均访问时延,综合考虑用户偏好和缓存时延收益,将缓存内容放置问题建模为马尔可夫决策过程模型,设计基于深度强化学习的协作缓存算法进行求解。仿真实验表明,与现有的缓存策略相比,所提缓存策略在不同的内容种类、用户密度和D2D通信距离参数下均取得了最优的性能效果。     

基于内容分块流行度分级的信息中心网络缓存策略

信息中心网络(ICN:Information-Centric Networking)域内缓存机制的研究大多假定单个内容的流行度相同,而忽视了同一内容的不同分块具有不同流行度的特性.本文提出了一种基于内容分块流行度以及缓存节点位置的分级缓存策略,通过兴趣包和数据包携带标签的方式实现隐式缓存协作.仿真实验证明相比于其他方案,该方案可以充分利用细粒度的内容分块流行度这一特性,提高缓存路由器缓存命中率,减小用户请求内容时延以及网络流量,进而提升用户对实时业务的服务体验.     

NDN中基于蚁群替换算法的邻居协作缓存管理策略

为提高NDN(命名数据网络)中的缓存利用率,提出了一种基于蚁群替换算法的邻居协作缓存管理(ACNCM)策略。首先将单节点的缓存替换问题,建模为0/1背包问题,并根据缓存数据的大小、使用频率以及邻居副本深度等信息定义本地存储内容的缓存价值,提出基于蚁群算法的缓存替换算法。然后利用邻域协作的思想,通过路由节点之间定期交换自身节点的缓存信息,对单个节点替换出去的缓存内容,选择邻居节点完成协作式缓存管理。实验结果表明,ACNCM策略在缓存命中率、网络开销和平均响应时延方面均优于现有方法。     

CoLoRCache:智慧协同网络中的协作缓存机制

介绍一种有效支持缓存协作的未来网络体系架构:智慧协同网络,然后提出了一种高效的协作缓存机制,称为Co Lo RCache。Co Lo RCache的主要目标是减小缓存冗余和建立缓存共享机制。我们通过仿真结果来验证Co Lo RCache。仿真数据表明,相比较于其他缓存机制,Co Lo RCache能够产生更高的缓存命中率和有着最小的请求命中距离。     

基于节点介数和替换率的内容中心网络网内缓存策略

网内缓存技术是内容中心网络(CCN)的关键技术之一,CCN采用传统的ALWAYS缓存策略,会造成较大冗余。改进的Betw方案仅考虑了节点介数,容易造成高介数节点缓存更替频繁,内容可用性下降。为了解决这个问题,该文提出一种综合使用网络节点介数和节点缓存内容更替速率作为缓存决策度量的新型网内缓存策略BetwRep,通过权衡节点位置重要性和缓存内容时效性实现回传内容的最佳放置。最后,基于ndnSIM平台进行的网络仿真表明,该文提出的BetwRep缓存策略取得了比Betw方案和ALWAYS方案更低的源端请求负载和更少的平均跳数。     

网络缓存协作的实现方法

介绍了网络缓存发展的趋势:网络缓存协作。说明了网络缓存协作所要解决的问题,列举了网络 缓存协作的几种模型及相应的有代表性的协议,介绍了解决代理裁剪的几种方案。     

命名数据网络中基于局部请求相似性的协作缓存路由机制

该文针对命名数据网络(Named Data Networking, NDN)应答内容的高效缓存和利用问题,依据内容请求分布的局域相似特征,提出一种协作缓存路由机制。缓存决策时,将垂直请求路径上的冗余消除和水平局域范围内的内容放置进行有效结合。垂直方向上,提出基于最大内容活跃因子的路径缓存策略,确定沿途转发对应的最大热点请求区域;水平方向上,采用一致性Hash协同缓存思想,实现应答内容的局域定向存储。路由查找时,将局域节点缓存引入到路由转发决策中,依据内容活跃等级动态执行局域缓存查找,增大内容请求就近响应概率。该机制减小了内容请求时延和缓存冗余,提高了缓存命中率,以少量额外的代价换取了内容请求开销的大幅下降,仿真结果验证了其有效性。     

面向软件定义无线接入网的高效协作内容缓存算法

为了缓解海量的移动业务数据与容量受限的无线接入网回传链路之间的矛盾,本文提出一种面向软件定义无线接入网（SD-RAN）的协作内容缓存网络架构.在宏蜂窝基站（MBS）的控制管理下,小蜂窝基站（SBS）可以在存储单元有序存储一些高流行度的内容.针对SBS存储单元空间受限问题,进一步提出SD-RAN网络架构下的协作内容缓存算法.该算法中,每个SBS缓存空间被分割成两部分：（1）用于存储全网流行度最高的公共内容以保证各小蜂窝小区本地命中率.（2）用于存储流行度较高的差异化的内容以促进MBS内SBS之间的协作.在此基础上,解析推导具有最优平均内容获取开销的分割参数闭合表达式.仿真结果表明该算法在不同系统参数条件下能显著降低SD-RAN的平均内容获取开销.     

基于可重构路由器上缓存的流媒体协作分发策略

提出一种新颖的基于可重构路由器上缓存的协作分发策略来加速流媒体。通过网络存储即多个边缘路由器节点对热点视频数据进行合作缓存,就近为用户提供服务,从而使得流媒体服务器的性能要求尤其是带宽需求得到巨大的降低,骨干网传输的流量也明显减少,同时用户响应延迟也得到明显的改善。此外,实现了一个原型系统来评价基于路由器上缓存的流媒体协作分发策略的性能,结果表明该方案相比于现有的方案在改善网络性能以及用户体验方面取得很大的提升。