基于平均场博弈的超密集网络边缘缓存和删除分配研究

王孟哲¹, 滕颖蕾¹, 宋梅¹, 韩丹涛², 张勇¹

1. 北京邮电大学 电子工程学院, 北京 100876;
2. 机械工业仪器仪表综合技术经济研究所, 北京 100055

收稿日期:2019-05-31发布日期:2020-04-28
通讯作者:滕颖蕾(1983-),女,副教授,E-mail:lilytengtt@gmail.com.E-mail:lilytengtt@gmail.com
作者简介:王孟哲(1994-),男,硕士生.
基金资助:国家自然科学基金项目（61771072）；科技部重点研发基金项目（2018YFB120022）

Mean-Field Game Based Edge Caching and Deleting Allocation in Ultra-Dense Networks

WANG Meng-zhe¹, TENG Ying-lei¹, SONG Mei¹, HAN Dan-tao², ZHANG Yong¹

1. School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. Instrument Technology and Economy Institute, Beijing 100055, China

Received:2019-05-31Published:2020-04-28

摘要/Abstract

摘要： 超密集网络设备数目庞大导致缓存分配算法复杂度极高，频繁地缓存和删除同样的内容导致的系统不稳定，为此，提出了基于平均场博弈（MFG）的分布式缓存分配算法和基于李雅普诺夫漂移加惩罚（DPP）方法的分布式删除分配算法.MFG方法使缓存分配算法的复杂度与基站数目无关.DPP方法将具有时间相关性的删除分配问题解耦成为每个时刻的问题，并求解得到了兼顾系统稳定性和网络开销优化的删除分配策略.仿真结果表明，MFG方法能够使网络最优控制策略快速收敛，并且在超密集场景下得到明显低于基本缓存分配方法的网络开销；李雅普诺夫DPP方法能够实现兼顾网络开销优化的网络缓存和删除稳定性.
中图分类号:
TN929.53

引用本文

王孟哲, 滕颖蕾, 宋梅, 韩丹涛, 张勇. 基于平均场博弈的超密集网络边缘缓存和删除分配研究[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(2): 29-39.
WANG Meng-zhe, TENG Ying-lei, SONG Mei, HAN Dan-tao, ZHANG Yong. Mean-Field Game Based Edge Caching and Deleting Allocation in Ultra-Dense Networks[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(2): 29-39.





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