导读:本文包含了缓存算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:路径缓存,缓存算法,代价模型,路网
缓存算法论文文献综述
胡睿婷,刁明光[1]（2019）在《面向室内实时路径规划的最短路径缓存算法》一文中研究指出本文通过分析室内实时路径规划中,以人的行走状态与习惯导致相邻两次路径规划结果在短时间内具有的相关性,分析了现有最短路径缓存查询方法在该情景下应用的缺陷,建立了路径相关性缓存代价模型,并提出了一种面向室内路网中实时路径规划的最短路径缓存构建的LPR算法,通过动态更新缓存结构,提高该情景下的最短路径缓存查询效率。实验证明,本文提出的方法较现有方法具有更高的命中率和时间节约效率。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
张灿,史鑫,王萌[2]（2019）在《社交感知的D2D内容安全缓存算法》一文中研究指出Device-to-Device(D2D)内容共享技术在使用户能够更加便捷、高效地获取内容的同时,也面临着更为严峻的安全挑战。针对窃听用户存在的D2D内容共享场景,通过设计基于最大距离可分(Maximum Distance Separable,MDS)码的D2D内容安全缓存机制,在提高缓存性能的同时实现内容共享的信息安全。首先,为了避开窃听用户并选择能够带来更好传输性能的内容提供者,提出了基于用户距离和社交信任度的内容提供者选择方案,以明确进行预缓存的用户。在此基础上,为了保证内容在D2D链路上的传输性能,并促使内容更多地缓存在用户更信任的内容提供者中,基于社交信任度和能效提出了社交相关能效的性能度量指标。然后,以最大化社交相关能效为目的,设计缓存内容布设方案,其核心优势在于:利用MDS编码特性提出安全缓存条件,从而在优化社交相关能效的基础上确保窃听用户无法获取足以恢复出原内容的编码块。最后,提出社交感知的基于MDS编码的D2D内容安全缓存算法。仿真分析表明,相比内容提供者随机选择的D2D内容安全缓存算法,所提算法的最优性能提升了15%;相比没有安全缓存条件的D2D内容缓存算法,所提算法虽然需要以42%的性能损失来确保信息安全,但其能够在内容提供者的缓存容量相对更小时实现性能最优。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
谭笑[3]（2019）在《基于副本与社交的D2D缓存算法研究》一文中研究指出如今关于内容的请求与分发占据了互联网流量需求的很大一部分,随着商业移动数据量的逐年增长,如何使用户获得高速率、低时延的流量服务,以及有效减轻通信网络的流量压力成为了移动通信网络研究的热门议题。为了满足下一代通信网络高体验速率与连接数密度以及低服务时延的网络要求,D2D(Device-to-Device)技术又称终端直通技术应运而生,该技术可以在基站的控制下,实现设备与设备之间的直接通信。在蜂窝D2D网络中,伴随着用户节点不断地请求数据服务,网络中将有大量文件被重复请求与获取,极大增加了网络开销,造成资源浪费,将缓存技术引入蜂窝D2D网络中可以在很大程度上避免系统资源的浪费,由于D2D技术本身良好的特性,基于蜂窝D2D网络的缓存技术将有效卸载基站流量压力,提升用户内容获取体验。论文首先介绍了通信网络中缓存技术现状,并从缓存部署算法与缓存替换算法两个方面对D2D缓存技术做了详尽的现状分析。由于缓存设计中往往需要提供用户间缓存的激励机制,论文就基于社交关系的D2D缓存技术也做了详细的说明。基于当前国内外学者对蜂窝D2D网络中缓存技术的研究现状,本论文首先提出了D2D缓存网络中的副本阈值布设算法。所提算法针对D2D缓存网络副本布设问题,以最大化系统缓存命中率为目标,利用凸规划理论,提出了一种缓存文件副本数布设方案。利用仿真工具可以观察到,论文所提缓存副本布设算法具有良好性能特性,同时比较了所提算法与现有缓存布设算法的系统性能,可以观察到所提算法在各参数场景下的性能优势。其次,考虑用户间社交关系,论文提出了基于用户间信任度、兴趣偏好与物理距离的缓存收益函数,用于判断文件的缓存价值,联合论文所提缓存副本布设算法,设计了一种启发式算法,该算法用以解决用户文件请求成功后的缓存替换问题。根据仿真结果显示,该缓存替换算法在系统平均服务时延、卸载增益以及缓存命中等性能方面优于现有常用缓存替换算法。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
李莹莹[4]（2019）在《蜂窝异构网络联合用户关联及内容缓存算法》一文中研究指出随着移动网络应用及高速多媒体业务需求的爆炸式增长,传统单一网络接入技术已无法满足用户多样化的业务需求。为应对上述挑战,研究人员提出蜂窝异构网络架构。然而,蜂窝异构网络中大量小基站(Small Base Stations,SBS)的密集部署将给回程网络带来巨大压力。通过采用缓存技术将热门内容缓存在边缘网络,可显着缓解网络回程压力,提升网络性能。本文就蜂窝异构网络联合用户关联及内容缓存算法开展研究,具体包含以下内容:首先,在对当前蜂窝异构网络架构及特点进行概述的基础上,介绍了蜂窝异构网络的关键技术,并对蜂窝异构网络中用户关联、内容缓存、联合用户关联及内容缓存等算法进行归纳总结并强调了联合用户关联及内容缓存算法的重要性。针对具有终端直通(Device-to-Device,D2D)能力的蜂窝异构网络,本文考虑了联合SBS缓存器空间分配、用户关联及内容缓存问题并提出一种两步算法。首先,为提高缓存器空间资源利用率,本文提出一种基于破产博弈的SBS缓存器空间分配算法以获得合理的缓存器空间分配策略。基于该策略进一步提出一种联合用户关联及内容缓存算法以实现用户总服务时延最小化。通过引用麦考密克包络及拉格朗日部分松弛法将原优化问题转换,进而采用迭代算法以获得联合用户关联及内容缓存优化策略。针对支持内容缓存及基站协作的蜂窝异构网络,本文提出一种基于网络成本最小化的联合用户关联及内容缓存算法。将网络成本建模为用户总业务时延、SBS缓存器能耗及网络回程能耗的加权和,其中,SBS缓存器能耗即为用户从缓存器中获取内容对应的缓存器所产生的能耗。基于不同用户业务需求及网络资源状态,建模联合用户关联及内容缓存问题为网络成本最小化问题。为求解该问题,采用拉格朗日部分松弛法将原问题分解为两个子问题并提出一种合作分级算法,进而基于迭代算法获得联合用户关联及内容缓存优化策略。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
文凯,谭笑[5]（2019）在《基于用户偏好与副本阈值的端到端缓存算法》一文中研究指出在端到端(D2D)缓存网络中存在大量多媒体内容,而移动终端中缓存空间却相对有限。为了实现移动终端中缓存空间的高效利用,提出了一种基于用户偏好与副本阈值的D2D缓存部署算法。首先,基于用户偏好,设计缓存收益函数,用于判断各文件的缓存价值;然后,以系统缓存命中率最大化为目标,利用凸规划理论设计缓存副本阈值,用于部署系统中文件的副本数量;最后,联合缓存收益函数与副本阈值,提出一种启发式算法实现了文件的缓存部署。与现有缓存部署算法相比,该算法可显着提升缓存命中率及卸载增益,降低服务时延。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年07期）
燕聪[6]（2019）在《基于RSU的二维环境下信息覆盖最大化和概率缓存算法的设计》一文中研究指出随着车辆网络的发展,车辆之间的信息传输变得越来越重要,车载自组织网络(VANET)是智能交通系统的重要组成部分,也是物联网在交通领域的重要延伸部分。对于交通安全的数据要求实时通信,需要依靠车载网,而车载网络的优化在很大程度上取决于车辆携带的信息的覆盖范围,现有研究集中在一维环境中,或致力于车辆到车辆通信上以增强给定道路网络中的覆盖范围。因此,仍然缺乏对使用道路基础设施(RSU)的明确理解,来改善城市地区中的信息覆盖,并且现有的车载网络缓存决策很少考虑基础设施间的协作缓存,易造成相邻节点缓存相同的内容,也由于有限的信道带宽和变化频繁的网络拓扑,使得车辆请求难以被及时响应,网络全局缓存效率下降。因此,本文主要研究内容如下:1)本文详细介绍了一种基于基础设施的信息覆盖最大化算法(ICMA),构建了基于区域的业务密度和应用的延迟约束实现信息覆盖算法的模型。考虑了不同参数对信息覆盖的影响,并进行了大量的仿真,针对广播风暴问题,使用时间屏障机制的数据传播方案(TBEP),来减少延迟并帮助改进信息覆盖范围,本文结合ICMA算法和TBEP算法,在TBEP中选择不同的延迟约束,从而在ICMA获取两个不同的部署集。仿真结果表明结合算法在两个部署集中信息覆盖和信息传播速度方面优于现有的算法。2)从VANET的角度来看,基础设施的缓存以高效的方式向车辆之间和RSU之间传播内容方面发挥重要的作用,因此考虑在RSU处用户请求内容的偏爱度与缓存间隔大小相匹配的特点,提出了基于用户偏好的概率缓存算法(PCS-UP),将内容请求率高的请求跳数转化为加权系数来算出较精准的请求用户偏爱度,然后联合缓存间隔计算出数据包的缓存概率,完成不同数据的均匀缓存,仿真结果显示,所提算法有效地改善了系统的缓存命中率,降低了平均响应跳数,减少了信道访问延迟。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-08）
王学婷,朱琦,胡晗[7]（2019）在《能量采集小基站中基于斯坦科尔伯格博弈的内容缓存算法》一文中研究指出为了提升用户对下载文献的满意度,提出了能量采集小基站中基于缓存的资源分配算法。算法建立了联合用户接入和小基站缓存内容更新的斯坦科尔伯格博弈,首先提出了基于联盟博弈的用户接入选择算法,算法以用户满意度为效用函数允许用户在各联盟(小基站)之间转移,当转移后的效用能满足转移准则时,用户转移被接受,算法允许多个用户接入同一基站,用户采用NOMA技术共享小基站信道;随后建立小基站缓存更新算法,小基站调整自身的缓存内容以最大化收益。随后两层算法多次迭代,最终获得均衡解。仿真结果证明本算法在用户满意度和能效上都比基于就近接入原则的算法有着更为出色的表现。(本文来源于《电信科学》期刊2019年01期）
蔡凌,汪晋宽,王兴伟,胡曦[8]（2019）在《基于Adaboost学习的ICN自适应缓存算法》一文中研究指出针对信息中心网络(ICN)中缓存内容优化放置的问题,提出一种基于Adaboost学习的自适应缓存算法ACAL.该算法首先将提取的节点和内容数据流作为网络资源,然后利用集成学习算法Adaboost对数据流进行分析挖掘,利用挖掘出的状态属性与缓存匹配之间的函数映射关系对未来时间段内的节点与内容间的匹配关系进行预测,该预测结果用于指导缓存的部署.实验结果表明,ACAL在延时、缓存命中率和链路利用率等指标方面,与CEE策略、LCD策略、prob0. 5策略和OPP策略相比有显着的优势.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
邹柏涛[9]（2018）在《基于用户社交关系的移动边缘缓存算法设计》一文中研究指出全球移动终端设备数量的增长,使得移动数据流量激增,导致当前蜂窝网络不能承受如此大规模的用户同时接入。流量统计发现内容流行度服从齐普夫定律,即80%的用户请求20%的文件。面对这种大量用户请求相同内容而导致网络重复传输相同内容给不同用户的问题,已有研究文献提出将热门内容缓存在蜂窝网络基站处可以减少文件的重复传输。随着D2D(Device-to-Device)通信技术的标准化,用户之间可以通过D2D通信传输内容,因此将热门内容缓存在用户终端成为了一个研究热点。虽然目前关于移动边缘缓存的研究已经取得一定成果,但还有一些问题亟需解决,如用户社交关系对用户通信的影响、如何选择用户作为缓存节点、用户和周围多个用户通信时因内容重复缓存造成的节点缓存空间浪费的问题。上述所有问题正是本文的研究重点。本文研究了基于用户物理位置以及社交关系的重要用户选择算法。为了研究社交网络对移动终端内容分发的影响,本文在物理层上引入了一个社交网络层模型构建了物理-社交网络联合模型。在此模型基础上,定义了用户的社交吞吐量用于衡量一个用户的重要性,将重要用户选择问题建模成0-1整数规划问题来最大化系统社交吞吐量并提出了一种重要用户选择算法可以得到重要用户选择问题的近似解。仿真结果表明该重要用户选择算法相比较随机选择用户和中心节点度选择用户使得系统平均时延下降了3%。在确立的用户物理-社交网络联合模型以及文件缓存点的基础上,本文进一步研究了用户在接入一个或多个重要用户场景下的文件缓存问题,将文件缓存问题建模成一个非线性整数规划问题来最大化系统时延增益。在证明文件放置问题是一个NP-hard问题、限制条件是剖分拟阵、目标方程是下模集函数的基础上,提出了文件缓存算法并分析了文件数量、重要用户的缓存空间、重要用户的数量、内容流行度参数等参数对系统平均时延的影响。相比最流行文件缓存和随机缓存,本文提出的文件缓存算法联合重要用户选择算法使系统平均时延下降了5%和10%。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-12-01）
任乐源,王俊芳,张学敏[10]（2018）在《软件定义下的CCN缓存算法研究》一文中研究指出为了解决内容中心网络(CCN)中存在的缓存问题,在内容中心网络和软件定义网络(SDN)的融合架构下,充分利用控制层全局感知和集中控制的优势,提出了一种软件定义下的CCN缓存决策方法。考虑了中介中心度、内容流行度、节点边缘度和缓存节点存储容量的有限性,引入了控制节点和通信节点的概念,通过控制器缓存决策,使得请求内容在不同的节点进行合理缓存。同时,根据控制节点距离缓存节点和服务器的跳数,找到返回用户请求的最短路径,采用ndnSIM进行仿真实验。结果表明,相比ALWAYS,LCD两种传统缓存决策策略,该方案可以明显提高缓存命中率,降低路径延展率和缓存替换数,达到了提高CCN缓存效率的目的,有利于内容中心网络及未来网络的发展。(本文来源于《河北科技大学学报》期刊2018年05期）
缓存算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
Device-to-Device(D2D)内容共享技术在使用户能够更加便捷、高效地获取内容的同时,也面临着更为严峻的安全挑战。针对窃听用户存在的D2D内容共享场景,通过设计基于最大距离可分(Maximum Distance Separable,MDS)码的D2D内容安全缓存机制,在提高缓存性能的同时实现内容共享的信息安全。首先,为了避开窃听用户并选择能够带来更好传输性能的内容提供者,提出了基于用户距离和社交信任度的内容提供者选择方案,以明确进行预缓存的用户。在此基础上,为了保证内容在D2D链路上的传输性能,并促使内容更多地缓存在用户更信任的内容提供者中,基于社交信任度和能效提出了社交相关能效的性能度量指标。然后,以最大化社交相关能效为目的,设计缓存内容布设方案,其核心优势在于:利用MDS编码特性提出安全缓存条件,从而在优化社交相关能效的基础上确保窃听用户无法获取足以恢复出原内容的编码块。最后,提出社交感知的基于MDS编码的D2D内容安全缓存算法。仿真分析表明,相比内容提供者随机选择的D2D内容安全缓存算法,所提算法的最优性能提升了15%;相比没有安全缓存条件的D2D内容缓存算法,所提算法虽然需要以42%的性能损失来确保信息安全,但其能够在内容提供者的缓存容量相对更小时实现性能最优。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
缓存算法论文参考文献
[1].胡睿婷,刁明光.面向室内实时路径规划的最短路径缓存算法[J].电子技术与软件工程.2019
[2].张灿,史鑫,王萌.社交感知的D2D内容安全缓存算法[J].计算机科学.2019
[3].谭笑.基于副本与社交的D2D缓存算法研究[D].重庆邮电大学.2019
[4].李莹莹.蜂窝异构网络联合用户关联及内容缓存算法[D].重庆邮电大学.2019
[5].文凯,谭笑.基于用户偏好与副本阈值的端到端缓存算法[J].计算机应用.2019
[6].燕聪.基于RSU的二维环境下信息覆盖最大化和概率缓存算法的设计[D].长安大学.2019
[7].王学婷,朱琦,胡晗.能量采集小基站中基于斯坦科尔伯格博弈的内容缓存算法[J].电信科学.2019
[8].蔡凌,汪晋宽,王兴伟,胡曦.基于Adaboost学习的ICN自适应缓存算法[J].东北大学学报(自然科学版).2019
[9].邹柏涛.基于用户社交关系的移动边缘缓存算法设计[D].哈尔滨工业大学.2018
[10].任乐源,王俊芳,张学敏.软件定义下的CCN缓存算法研究[J].河北科技大学学报.2018