[发明专利]一种面向内容中心网络中基于预测的最优化缓存放置方法

摘要

本发明属于网络技术领域，具体涉及一种可用于内容中心网络中数据缓存的面向内容中心网络中基于预测的最优化缓存放置方法。本发明包括将缓存放置方案编码为二进制符号串，1代表缓存对象，0代表不缓存对象，随机产生初始种群；计算每种缓存放置方案的收益值，找出最大收益值存入数组max；基于个体适应度划分的选择运算；基于个体相关性的交叉运算；基于基因块的变异运算；产生新的种群，即新的缓存放置方案；判断数组max是否趋于稳定，如果稳定，得到最大收益缓存放置。本发明有效降低了用户访问延迟，减少了内容重复请求率和网络内容冗余，增强了网络数据多样性，显著提高了全网缓存性能，具有更高的缓存效率。

主权项

一种面向内容中心网络中基于预测的最优化缓存放置方法，其特征在于：(1)将缓存放置方案编码为二进制符号串，1代表缓存对象，0代表不缓存对象，随机产生初始种群，；(2)计算每种缓存放置方案的收益值，找出最大收益值存入数组max；(3)基于个体适应度划分的选择运算；(4)基于个体相关性的交叉运算；(5)基于基因块的变异运算；(6)产生新的种群，即新的缓存放置方案；(7)判断数组max是否趋于稳定，如果稳定，得到最大收益缓存放置；否则重新执行步骤(2)；所述步骤(1)中，对于每一种缓存放置方案都对应一种0、1编码串；所述步骤(2)包括：计算最大化缓存收益Max‑Benefit步骤，其中，为新对象oi到达节点vi，缓存新对象oi给节点vi带来的收益：MaxΣi=1nxi·benefitvi]]>其中，xi∈{0，1}，X＝{x1，x2，...，xn}，x1，x2，...，xn对应的是节点v1，v2，...，vn的值，对于对象o，xi＝0表示节点vi上不对o进行缓存，xi＝1表示节点vi上缓存对象o；对象o，将o缓存在节点vi上，所有经过vi对o的请求可以直接从节点vi得到对象o，由节点vi缓存对象o而节省的访问开销称为缓存对象o获得的缓存收益，每个相关节点vj获得的收益为：gain(vj)=fvj(o).dvj.size(o).w]]>其中，表示任意相关节点vj上观察到的对对象o的访问频率，表示节点vi上缓存对象o时，以vi为新的最近源节点的节点vj请求o节省的跳数，size(o)表示对象o的大小，w表示传输单位大小对象的开销；其他节点称为节点vi的相关节点，节点vi的相关节点有k个，节点vi缓存对象得到的收益为任意与vi相关的节点产生的缓存损耗表示为：loss(vj)=fvj(xvi(o)).dvj.size(rvi(o)).w]]>节点vi为了缓存对象o而替换掉对象集合带来的缓存损耗表示为计算出缓存中各对象被访问频率的预测值根据预测值的大小将缓存中的值相对较小的对象替换出缓存；缓存新对象oi给节点vi带来的收益为：benefitvi=gainbenefit(vi)size(free)≥size(o)gainbenefit(vi)-lossbenefit(vi),others.]]>