随着智能终端设备的普及,用户对于网络中资源的需求量急剧增长,这对网络的吞吐量提出了更高的要求。同时,由于用户数量和用户对资源的需求随时间变化的特性,导致网络吞吐量具有时变性。如何有效利用网络带宽资源,减少流量高峰时期的拥堵成为急需解决的问题。其中一种方案是利用分布在网络中的存储资源将需求量高的内容在流量较少时期进行备份,即将下载量高的内容备份在用户附近的存储设备或者终端的存储设备中。在流量高峰时期,用户发出资源请求后,首先从附近的存储设备中查找需要的资源,找不到时,再由网络进行传输,这种技术被称为缓存技术。缓存技术可以均衡流量的时变特性,有效的减少流量峰值时期的拥堵。传统的缓存方法只是将服务器中部分资源复制到本地缓存中,不涉及编码问题。当服务器中资源的总量比本地缓存大小大很多时,缓存技术带来的收益是可以忽略不计的。Maddah-Ali和Niesen开创性地提出了一种编码缓存的技术,该技术分为缓存阶段和传输阶段。我们在缓存阶段对缓存内容进行设计,在传输阶段,可以利用无线信道的广播特性在多个用户间进行广播,使收到相同信息的用户,根据本地缓存的内容,可以解码出各自需求的资源。通过这种缓存阶段传输阶段的联合设计优化,我们不仅能得到本地缓存收益,还可以得到全局缓存收益。Maddah-Ali和Niesen提出的缓存编码算法需要系统模型具有对称性,即文件的大小和受欢迎程度,用户的缓存大小和失真要求,信道条件等都相同。然而,在实际应用中,用户和文件的对称性往往无法满足,所以越来越多的学者开始研究不对称情况下的编码缓存。非对称性使编码缓存问题变得更加复杂,但在工程上更具有实用价值。本文研究了两种不对称情况下的编码缓存,首先研究用户缓存大小不同时的编码缓存,给出了系统存在两个用户,一个有缓存,另一个没有缓存时的最优编码方案。结合该结论和之前已有的用户缓存大小相同时的结论,利用缓存分享,给出了两个用户,任意多个文件,缓存大小不同时的最优编码方案。在证明该缓存编码方案最优性时,使用了计算机辅助证明的方法。本文研究的第二个问题是用户失真要求不同时的缓存编码,由于终端(例如笔记本和智能手机)或者用户的喜好(例如在看视频文件时,有些用户可能追求高质量的清晰度,有些可能只要求流畅性)的不同,用户对文件的失真要求可能不同。我们给出了该模型下,两个用户,相同缓存,任意个文件的最优编码方案。结合上述两种模型下的结论,我们研究了用户失真要求和缓存大小都不同的模型,并给出了两个用户,任意个文件的情况下,比Yang和Deniz更好的编码缓存方案。该提高是由于对缓存中的内容进行编码带来的。