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NDN中边缘计算与缓存的联合优化
文献摘要：
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ndnSIM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.
文献关键词：
命名数据网络;边缘计算;缓存策略;深度强化学习
中图分类号：
作者姓名：
张宇;程旻
作者机构：
北京理工大学信息与电子学院,北京 100081;上海机电工程研究所,上海 201109
文献出处：
引用格式：
[1]张宇;程旻-.NDN中边缘计算与缓存的联合优化)[J].通信学报,2022(08):164-175
A类：
B类：
NDN,边缘计算,联合优化,命名数据网络,路由,和缓,动态协调,综合框架,矩阵分解,内容流行度预测,预测算法,运营收益,深度强化学习,决计,缓存资源,资源分配,存放,优化问题,ndnSIM,仿真环境,缓存命中率,低平,平均时延,远程服务器,服务器负载,缓存策略
AB值：
0.37455
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