Crowd-MECS：一种面向移动边缘缓存与共享的新型众包框架
计算机科学与博弈论
2020-03-11 v1
摘要
众包移动边缘缓存与共享（Crowd-MECS）通过利用大量现有边缘设备（EDs）来缓存和共享热门内容，正成为一种有前景的内容分发范式。Crowd-MECS技术的成功应用依赖于对不同利益相关者之间复杂经济互动与策略决策的全面理解。本文重点研究一个内容提供商（CP）与大量边缘设备之间的经济与策略互动：边缘设备可决定是否为其缓存和共享内容，而CP可决定与边缘设备共享一定收益作为缓存和共享内容的激励。我们将这种互动建模为一个两阶段Stackelberg博弈。在第一阶段，CP旨在通过决定与边缘设备共享的收益比例来最大化自身利润。在第二阶段，边缘设备旨在通过选择成为缓存和共享内容并同时从CP获得一定收益的代理（agents），或以按需方式请求内容但不缓存的请求者（requesters）来最大化自身收益。我们首先分析了边缘设备的最优响应，并利用非原子博弈论证明了第二阶段均衡的存在性与唯一性。随后，我们识别出CP利润函数的分段结构与单峰特征，并基于此设计了一种定制的低复杂度一维搜索算法，以在第一阶段为CP求得最优收益共享比例。仿真结果表明，与CP直接服务所有边缘设备的非MEC系统相比，所提出的Crowd-MECS可显著提升CP利润与边缘设备总福利（例如分别提升120%和50%）。
引用
@article{arxiv.2003.04481,
title = {Crowd-MECS: A Novel Crowdsourcing Framework for Mobile Edge Caching and Sharing},
author = {Changkun Jiang and Lin Gao and Tong Wang and Yufei Jiang and Jianqiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04481},
year = {2020}
}