[发明专利]一种基于多基站协作的推荐和缓存联合优化方法有效
申请号: | 202210305642.7 | 申请日: | 2022-03-25 |
公开(公告)号: | CN114827270B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 朱琦;陈晓奇 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04L67/568 | 分类号: | H04L67/568;H04L67/101;H04L67/141;H04L67/06;H04W28/14;H04W76/10 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 田凌涛 |
地址: | 210046 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 基站 协作 推荐 缓存 联合 优化 方法 | ||
1.一种基于多基站协作的推荐和缓存联合优化方法,基于目标区域中的各个基站,各个基站分别对存储至云端的内容对象进行随机缓存,其特征在于,针对目标区域内接收到待响应内容请求的各个基站,当各个基站分别接收到待响应内容请求时,执行以下步骤:
步骤A、分别针对各个基站,基于各个基站分别所对应的缓存内容对象、以及基站所接收的待响应内容请求,依次计算基站与待响应内容请求之间连接产生的信噪比,并对所获的各个信噪比进行筛选,筛选出大于预设门限值的信噪比,随后建立内容请求与信噪比最大的基站之间的连接关系,并将与内容请求建立连接关系的信噪比最大的基站作为目标基站,随后进入步骤B;
步骤B、基于待响应内容请求,分别构建用于获得待响应内容请求所连接目标基站的接入优化子模型、用于获得其对应各个缓存内容对象的缓存优化子模型、以及用于获得其对应缓存内容对象推荐列表的推荐优化子模型,随后进入步骤C;
步骤C、分别针对待响应内容请求所对应的推荐优化子模型、接入优化子模型、以及缓存优化子模型构建优化问题,随后进入步骤D;
步骤D、针对接入优化子模型、缓存优化子模型、以及推荐优化子模型分别所对应的优化问题进行求解,计算并获得各个子模型对待响应内容请求进行响应的总时延,进一步得到待响应内容请求对应的目标基站、最优的缓存内容以及推荐列表。
2.根据权利要求1所述的一种基于多基站协作的推荐和缓存联合优化方法,其特征在于,基于接入优化子模型、缓存优化子模型、以及推荐优化子模型,当基站接收到待响应内容请求,对待响应内容请求进行响应,获得与待响应内容请求对应的缓存内容推荐列表,根据以下公式:
计算并获得待响应内容请求u连接到基站j获取缓存内容推荐列表f的时延其中,cfj为缓存变量,Lf为缓存内容推荐列表f的大小,vuj为待响应内容请求u与基站j间的传输速率,u(·)为阶跃函数,满足vs为基站间有线链路的传输速率,vc为基站从云端服务器下载文件的速率;
基于获得待响应内容请求连接到基站获取缓存内容推荐列表的时延,根据以下公式构建优化问题:
P1:
其中,P1为优化问题,C1限制了每个待响应内容请求只能接入一个基站,C2限制了待响应内容请求可以接入基站的范围,C3约束了基站缓存文件的大小之和不超过基站最大缓存容量,C4限制每个缓存内容推荐列表中的缓存内容最多被缓存在一个基站中,C5对每个待响应内容请求的推荐列表大小进行约束,C6、C7和C8分别表示缓存、待响应内容请求接入和缓存变量都是0-1变量,式中,l为接入决策变量,J为基站数,F为存储至云端的内容对象总数,U为待响应内容请求总数,r为推荐决策变量,Ru为缓存决策变量,Ru为待响应内容请求u的推荐列表大小。
3.根据权利要求2所述的一种基于多基站协作的推荐和缓存联合优化方法,其特征在于,将步骤C中所构建优化问题分解为推荐子问题、接入子问题、以及缓存子问题,根据以下公式分解获得推荐子问题:
P2:
其中,P2为推荐子问题,其对应约束条件为C5、C6;
根据以下公式分解获得接入子问题:
P3:
其中,P3为接入子问题,其对应约束条件为C1、C2、C7;
根据以下公式分解获得缓存子问题:
P4:
其中,P4为缓存子问题,其对应约束条件为C3、C4、C8。
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