最小化信息时延且考虑文件热度时变特性的缓存更新策略

我们考虑本地缓存的更新策略，该缓存通过带宽受限链路从远程服务器下载对时间敏感的文件。本地用户根据随时间按马尔可夫链结构变化的热度分布，从缓存中随机请求这些文件。我们通过信息年龄（Age of Information, AoI）来衡量所请求的时间敏感文件的时效性。目标是通过适当设计本地缓存的下载策略，最小化所有被请求文件的平均 AoI。为实现该目标，我们将原问题松弛并转化为一个约束马尔可夫决策问题（Constrained Markov Decision Problem, CMDP），并使用拉格朗日方法和线性规划求解。受该松弛问题解的启发，我们提出了一种满足原问题所有约束的实用缓存更新策略。在特定假设下，该实用更新策略在文件数量很大的渐近 regime 下对原问题是最优的。对于有限数量的文件，我们通过数值仿真展示了我们的实用更新策略相对于传统平方根律策略（该策略在固定的非时变文件热度下是最优的）的增益。