具有优化共享缓存大小和降低子分组化的随机编码缓存

本研究考察具有$\Lambda$个缓存的$K$用户广播信道，当用户与缓存之间的关联是随机的时，即每个用户以给定概率分布出现在特定缓存的覆盖区域内并随后由该缓存辅助的场景。缓存受累积内存约束，其大小等于库大小的$t$倍。我们提供了一种包含三个阶段的方案：存储分配阶段、内容放置阶段和交付阶段，并表明跨缓存的优化存储分配以及改进的无编码缓存放置和交付策略，通过显著减少因随机性导致的乘性性能恶化，缓解了缓存负载不平衡的不利影响。简而言之，我们的工作提供了一种方案，大幅减轻了随机网络中缓存负载不平衡的影响，并且——与最知名的现有最优技术相比——通过展示其在确定性设置中的适用性，以子分组化的指数级降低缓解了众所周知的子分组化瓶颈，在该确定性设置中其实现了相同的交付时间——该时间已被证明在$t$的有界值下接近最优——同时子分组化指数级减少。