【摘 要】
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由于智能设备和无线服务的快速发展,互联网中的服务和应用逐渐向移动网络迁移。随之而来的无线内容服务的爆炸性增长导致了网络流量负荷的快速增长和用户服务质量的下降,这对
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由于智能设备和无线服务的快速发展,互联网中的服务和应用逐渐向移动网络迁移。随之而来的无线内容服务的爆炸性增长导致了网络流量负荷的快速增长和用户服务质量的下降,这对未来的移动网络发展提出了巨大的挑战。研究表明,移动网络边缘的缓存可以显著减少网络流量,同时满足本地移动用户的内容请求。内容可以通过设备到设备(Device-to-Device)通信从附近用户接受请求,然后将流行的内容预先缓存到本地用户。然而,现有的一些研究假设内容受欢迎程度和用户偏好是相同的,这并不是严格的、无效的;同时,许多研究提出的缓存策略在实际应用中存在着一定的局限性。为此,本文研究了分层无线网络的边缘缓存优化问题。我们的目标是通过D2D通信来最大化内容迁移的大小。特别是在分析用户迁移和社会关系的基础上,提出了基于D2D共享模型的边缘缓存策略,通过搭建Spark大数据平台,对大规模真实D2D数据的多维度测量分析。随后我们将内容替换建模为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process),提出了一种基于Q-learning的强化学习策略,并结合大规模实时跟踪实验,使用本实验室的移动边缘计算仿真实验平台,嵌入真实数据与内容迁移算法模型,包括对比最近使用算法(Least Recently Used)、最常使用算法(Least Frequently Used)、先进先出(First-In First-Out)缓存策略,从命中率、节省流量和节省时延衡量其性能,分别提高25.1%、23.2%、18.0%,验证了我们所提出框架的有效性。
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