大规模多层无线网络中针对完美、不完美与未知文件流行度分布的最优缓存设计

无线网络中大多数现有的缓存解决方案都基于一个不切实际的假设，即文件流行度分布是完全已知的。在本文中，我们考虑大规模多层无线网络中针对完美、不完美和未知文件流行度分布的最优缓存设计。首先，在文件流行度分布完美的情况下，我们构建优化问题以最大化成功传输概率（STP），这是一个非凸问题。我们开发了一种高效的并行迭代算法，利用并行逐次凸逼近（SCA）来获得驻点。然后，在文件流行度分布不完美的情况下，我们构建鲁棒优化问题以最大化最差情况下的STP。为了解决这一具有挑战性的极大极小问题，我们将其转化为等价的互补几何规划（CGP），并开发了一种高效的迭代算法，该算法被证明可使用SCA收敛至驻点。据我们所知，这是首个在缓存设计优化中明确考虑文件流行度分布估计误差的工作。接下来，在文件流行度分布未知的情况下，我们构建随机优化问题以最大化随机STP（即随机形式的STP），这是一个具有挑战性的非凸随机优化问题。基于随机并行SCA，我们通过利用随机STP的结构特性并充分利用瞬时文件请求，开发了一种高效的迭代算法来获得驻点。据我们所知，这是首个在大规模多层无线网络中考虑随机优化的工作。最后，通过数值结果，我们表明所提出的解决方案在所有三种情况下均比现有方案取得了显著的增益。