视频缓存策略中QoE和能量效率的公平联合优化

作者：彭冬阳; 王睿; 胡谷雨^*; 祖家琛; 王田丰

来源：计算机科学, 2022, 49(04): 312-320.

• 移动边缘计算
• 流媒体视频
• 缓存策略
• 多目标优化
• 公平性
• 纳什议价博弈

随着无线网络中视频流量的增长，内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案，其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求，设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平性问题。对视频服务商而言，用户满意度(Quality of Experience, QoE)体现了服务的质量，而能量效率体现了成本效益和节能指标。在设计缓存策略时，由于无法明确哪个目标的优先级更高，因此需要对它们进行公平地优化。首先，对缓存策略问题的两个重要目标(QoE和能量效率)进行数学建模，并提出了公平性原则。然后，将这两个优化目标作为博弈对象，代入纳什议价博弈模型中。接着，提出了一种确保公平性的多回合议价算法，并证明了该算法的合理性和有效性。最后，仿真实验验证，该算法能够在优化缓存策略的QoE和能量效率的同时保证它们之间的公平性。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学