基于平均场博弈的超密集网络边缘缓存和删除分配研究

作者：王孟哲; 滕颖蕾^*; 宋梅; 韩丹涛; 张勇

来源：北京邮电大学学报, 2020, 43(02): 29-39.

DOI：10.13190/j.jbupt.2019-104

• 超密集网络
• 平均场
• 平均场博弈
• 李雅普诺夫理论
• 漂移加惩罚

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.

• 单位
  机械工业仪器仪表综合技术经济研究所; 北京邮电大学; 电子工程学院