Efficient caching strategy in wireless networks with mobile edge computing
Efficient caching strategy in wireless networks with mobile edge computing
复制标题
具有移动边缘计算的无线网络中的高效缓存策略
DOI：
10.1007/s12083-020-00874-w
复制
发表时间：
2020-02
影响因子：
4.2
通讯作者：
Xin Chen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ying Chen;Shuang Chen;Xin Chen
随着物联网（IoT）应用的日益普及，移动边缘计算（MEC）作为一种新技术正在兴起。将热门内容缓存到边缘服务器可以有效减少回程时间，满足大量用户对内容的访问请求。但是，边缘缓存面临着边缘服务器存储容量有限和MEC服务范围有限的问题。因此，边缘缓存应该考虑将有限的缓存资源合理地分配给不同的内容提供者（CP），以获得较高的缓存效用。在本文中，我们研究了多用户的多cp场景下的缓存。在定义内容流行度的过程中，我们考虑CPs的整体受欢迎程度满足边际效应递减规律，并将用户满意度函数定义为缓存的收益。然后，以最大化缓存效用为目标，建立了基于非合作博弈的cp间缓存资源竞争博弈模型，并证明了纳什均衡的存在性。此外，为了获得最佳缓存策略，提出了基于最佳响应的多cp缓存算法（BRMC）。最后，通过迭代实验验证了BRMC算法的收敛性，对比实验表明BRMC算法具有较高的缓存利用率。
With the increasing popularity of Internet of things (IoT) applications, mobile edge computing (MEC) is emerging as a new technology. Caching popular content to edge servers can effectively reduce backhaul time and satisfy a large number of users' access requests for the content. However, edge caching faces the problems of limited storage capacity in the edge server and limited service scope in MEC. Therefore, edge caching should consider allocating the limited caching resources reasonably to different content providers (CP) to obtain the high caching utility. In this paper, we study caching in a multi-CP scenario with multiple users. In the process of defining content popularity, we consider that CPs ' overall popularity degree satisfies the law of diminishing marginal effect, and define the user satisfaction function as the benefit of caching. Then, aiming at maximizing caching utility, we establish a game model of caching resource competition among CPs based on noncooperative game, and prove the existence of Nash equilibrium (NE). In addition, the Best Response based Multi-CP Caching (BRMC) algorithm is proposed to obtain the best caching strategy. Finally, iterative experiments validate the convergence of the BRMC, and comparative experiments show that the BRMC can achieve a high caching utility.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.3
作者：
通讯作者：
--
一种基于云的信息物理系统中节能的 QoS 感知虚拟机调度方法
DOI：
10.1007/s11280-019-00684-y
发表时间：
2020-03-01
影响因子：
3.7
作者：
Qi, Lianyong;Chen, Yi;Xu, Xiaolong
通讯作者：
Xu, Xiaolong
影响因子：
8.3
作者：
Ying Cui;Zitian Wang;Yang Yang-Yang;Feng Yang;Lianghui Ding;Liang Qian
通讯作者：
Ying Cui;Zitian Wang;Yang Yang-Yang;Feng Yang;Lianghui Ding;Liang Qian
视频缓存的联合定价和缓存放置：一种博弈论方法
DOI：
10.1109/jsac.2019.2916279
发表时间：
2019-07-01
影响因子：
16.4
作者：
Zou, Junni;Li, Chenglin;Steinbach, Eckehard
通讯作者：
Steinbach, Eckehard
影响因子：
3.9
作者：
Goian, Huda S.;Al-Jarrah, Omar Y.;Dianati, Mehrdad
通讯作者：
Dianati, Mehrdad