【摘 要】
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近年来,移动边缘计算作为一种高效率、低时延、超大带宽的新型计算方式受到了极大的关注,它能够将原本由云端处理的用户请求下沉到边缘服务器进行高效处理。随着物联网的快速发展,用户请求数量呈指数增长,边缘缓存作为移动边缘计算的重要组成部分,可以将流行的内容缓存在网络的边缘,让用户能够快速获取到所请求的资源。但是边缘缓存的内容以及缓存内容的放置位置没有确定,合适的内容选择以及位置放置可以有效地降低用户的传输
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近年来,移动边缘计算作为一种高效率、低时延、超大带宽的新型计算方式受到了极大的关注,它能够将原本由云端处理的用户请求下沉到边缘服务器进行高效处理。随着物联网的快速发展,用户请求数量呈指数增长,边缘缓存作为移动边缘计算的重要组成部分,可以将流行的内容缓存在网络的边缘,让用户能够快速获取到所请求的资源。但是边缘缓存的内容以及缓存内容的放置位置没有确定,合适的内容选择以及位置放置可以有效地降低用户的传输时延,提高缓存的命中率。因此,选择一个恰当的边缘缓存放置算法有着重大的研究意义。本文针对移动边缘计算中的多场景边缘缓存放置问题进行研究,主要的研究内容包括:（1）对单基站服务场景进行分析,将问题归结为动态规划问题,提出一种基于内容缓存价值最大的边缘缓存放置算法。该算法以基站缓存容量为约束条件,并选取能使基站内容缓存价值达到最大的边缘缓存放置策略,经过仿真实验表明该算法可以在一定程度上增加基站总缓存价值、降低用户总传输时延以及提高总缓存命中率。（2）对跨基站服务场景进行分析,将问题归结为非线性整数规划问题,提出一种基于传输时延最小的边缘缓存放置算法。该算法通过遗传算法来求解问题的最优解,选择出每个基站的最佳放置策略,仿真的实验结果显示该算法在减少总传输时延以及提高总缓存命中率方面具有不错的效果。（3）基于EdgeCloudSim对边缘缓存放置模块进行设计与实现,先对EdgeCloudSim所需的实验环境进行了部署,然后将本文所提的两种边缘缓存放置算法进行引入,再对边缘缓存放置模块进行设计与实现,最后通过在EdgeCloudSim中进行实验得到实验结果,分析实验结果验证所提算法的可行性。
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