發(fā)布時(shí)間：2018-01-27 09:35

  本文關(guān)鍵詞： 內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò) 能耗優(yōu)化 協(xié)同緩存 遺傳算法　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：當(dāng)前大多內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(Content-Centric Network,CCN)緩存決策策略研究都沒有綜合考慮請(qǐng)求熱點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)能耗、內(nèi)容流行度和節(jié)點(diǎn)協(xié)同等相關(guān)要素。因此提出一種基于內(nèi)容流行度的協(xié)同緩存策略來優(yōu)化內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)的能耗。該策略將CCN的一個(gè)自治區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的所有內(nèi)容路由器節(jié)點(diǎn)當(dāng)作一個(gè)協(xié)同緩存組,并把協(xié)同緩存組中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的緩存容量分為兩部分,一部分用于自身節(jié)點(diǎn)和其他節(jié)點(diǎn)協(xié)同緩存內(nèi)容;另一部分用于自身節(jié)點(diǎn)獨(dú)立緩存本地最流行的內(nèi)容,以提高協(xié)同緩存組中內(nèi)容副本種類的多樣性,從而減少網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容的重復(fù)傳輸,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能耗的優(yōu)化。建立相關(guān)的能耗優(yōu)化模型,采用一種改進(jìn)的遺傳算法求解出該協(xié)同緩存組能耗優(yōu)化問題的最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與相關(guān)文獻(xiàn)中的緩存決策策略相比,所提策略可以有效地降低CCN的能耗,提高其可擴(kuò)展性,進(jìn)而指導(dǎo)CCN的演化和部署。
[Abstract]:At present, most of the CCN-Content-Centric Network CCNs do not consider the request hotspot and the network energy consumption. Therefore, a collaborative caching strategy based on content popularity is proposed to optimize the energy consumption of the content center network. The strategy makes all the contents in an autonomous area network of CCN. The router nodes are treated as a cooperative cache group. The cache capacity of each node in the cooperative cache group is divided into two parts. The other part is used to cache the most popular local content independently in order to improve the diversity of content replicas in the cooperative cache group and reduce the repeated transmission of content in the network. The optimization model of energy consumption is established, and an improved genetic algorithm is used to solve the optimal solution of the energy consumption optimization problem of the cooperative buffer group. The experimental results show that the optimization model can be used to optimize the energy consumption of the cooperative buffer group. Compared with the cache decision strategy in related literatures, the proposed strategy can effectively reduce the energy consumption of CCN, improve its scalability, and guide the evolution and deployment of CCN.
【作者單位】： 廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金:移動(dòng)環(huán)境下基于博弈論的能量感知協(xié)同內(nèi)容分發(fā)策略研究(61562006),基于可調(diào)度性的網(wǎng)絡(luò)演算的綠色網(wǎng)絡(luò)能耗優(yōu)化研究(61262003) 廣西自然科學(xué)杰出青年基金(2013GXNSFGA019006) 廣西自然科學(xué)基金(2016GXNSFBA380181)資助
【分類號(hào)】：TP393.02
【正文快照】： 到稿日期:2016-07-13返修日期:2016-11-07本文受國(guó)家自然科學(xué)基金:移動(dòng)環(huán)境下基于博弈論的能量感知協(xié)同內(nèi)容分發(fā)策略研究(61562006),基于可調(diào)度性的網(wǎng)絡(luò)演算的綠色網(wǎng)絡(luò)能耗優(yōu)化研究(61262003),廣西自然科學(xué)杰出青年基金(2013GXNSFGA019006),廣西自然科學(xué)基金(2016GXNSFBA38018

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本文編號(hào)：1468157