面向缓存的AoI感知马尔可夫决策策略
分布式、并行与集群计算
2022-05-02 v1
摘要
我们考虑一种在互联车载网络中使用路侧单元（RSU）作为分布式缓存的场景。该场景中利用缓存的目标是在各种交通条件下快速向联网车辆提供内容。在此操作中，由于道路环境和用户移动性的快速变化，信息年龄（AoI）的概念被考虑用于（1）更新缓存信息以及（2）维持缓存信息的新鲜度。频繁更新缓存信息以网络资源为代价来维持信息新鲜度。此处，频繁更新增加了RSU与MBS之间的数据传输次数，从而相应地增加了系统成本。因此，缓存信息的AoI与系统成本之间存在权衡。基于该观察，本文所提算法旨在基于马尔可夫决策过程（MDP）和Lyapunov优化，在最小化内容AoI的同时降低内容分发根本所需的系统成本。
引用
@article{arxiv.2204.13850,
title = {AoI-Aware Markov Decision Policies for Caching},
author = {Soohyun Park and Soyi Jung and Minseok Choi and Joongheon Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.13850},
year = {2022}
}