【摘 要】
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现有的命名数据网络缓存策略较少考虑节点间的缓存协作,易导致相邻节点缓存相同的内容,降低网络整体缓存效率。为此,构建一种全域协作缓存模型,针对模型求解难度较大的特点,
【基金项目】
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国家自然科学基金（61233003）, 中央高校科研业务费专项资金, 中国科学院青年创新促进会项目
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现有的命名数据网络缓存策略较少考虑节点间的缓存协作,易导致相邻节点缓存相同的内容,降低网络整体缓存效率。为此,构建一种全域协作缓存模型,针对模型求解难度较大的特点,提出一种基于灰狼优化（GWO）算法的预留协作缓存算法RCC。使用sigmoid函数将GWO算法连续位置更新函数二进制化,并编写位置检测与更正算法,以修正灰狼非法位置。仿真结果表明,相较于CVX优化器,该算法能以较小的时间和内存求得问题的近似最优解,且与传统缓存策略相比,其能取得较高的缓存命中率及较小的请求平均跳数。
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