实验室硕士生张帆的论文被国际顶级期刊 ieee internet of things journal(if=9.936)录用,祝贺!
joint optimization of cooperative edge caching and radio resource allocation in 5g-enabled massive iot networks
ieee internet of things journal,
2021 (sci index, if=9.936)
随着5g网络和iot的发展,智能移动设备和移动应用迅速普及,移动数据流量呈爆炸性增长。针对这一问题,移动边缘缓存技术已经成为一种有前景的尊龙凯时官方app下载的解决方案,可以缓解回程链路的压力,同时降低服务延迟。本研究旨在研究5g大规模iot网络中协作式边缘缓存和无线资源分配的联合优化问题,该问题是一个长期非线性整数规划(lt-nlip)问题,为了降低问题的复杂性,采用分而治之的思想将该问题分解为两个子问题:协作式边缘缓存和无线资源分配。首先,将协作边缘缓存子问题描述为一个约束马尔可夫决策过程(cmdp),并提出了一种深度强化学习算法来优化所有边缘节点的缓存决策;然后,根据得到的最优缓存决策,将每个边缘节点的无线资源分配子问题描述为一个nlip问题,并提出一种改进的分支定界方法来获得每个边缘节点的最优无线资源分配决策。仿真结果表明,所提出的方法能够有效提高内容缓存命中率,同时降低内容下载延迟,适用于5g大规模iot网络。