[发明专利]一种雾无线接入网中基于博弈论的边缘缓存资源配置方法

说明书

本发明公开了一种雾无线接入网中基于博弈论的边缘缓存资源配置方法，该方法包括：(1)构建云服务中心及内容供应商的收益函数；(2)根据给定定价策略，得到内容供应商的最佳响应；(3)根据内容供应商的最佳响应，并利用乘子罚函数法消除云服务中心收益函数的约束；(4)根据提出的资源配置算法获得云服务中心的最佳定价策略，根据定价策略，内容供应商获得最佳租赁策略。本发明可以有效配置缓存资源，提高内容命中率。

技术领域

本发明涉及资源配置方法，尤其涉及一种雾无线接入网中基于博弈论的边缘缓存资源配置方法。

背景技术

随着移动用户数量和移动服务业务的持续增加，无线数据流量将会在未来几年呈现出指数式增长。快速增长的数据流量将会对通信网络的传输产生巨大压力。雾无线接入网(F-RAN，Fog-Radio Access Network)作为未来无线网络架构，通过将内容文件到放置到更靠近请求用户的雾无线接入节点F-AP(Fog-Access Point)上的方式，可以有效地降低回传负载并降低中心云服务器的负担，从而受到了业界和学术界的广泛关注。在F-RAN架构下，通过边缘缓存的方式，用户可以从F-AP处获得本地服务，从而达到缩短时延的目的。然而，网络中的资源(例如缓存容量)是有限的，因此，怎样合理的配置资源从而最大限度提升系统性能成为了急需解决的关键问题。

发明内容

发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提供一种雾无线接入网中基于博弈论的边缘缓存资源配置方法，该方法可以有效实现网络资源的合理配置，并能大幅度提高内容命中率。

本发明所采用的技术方案是：一种雾无线接入网中基于博弈论的边缘缓存资源配置方法，应用场景包括一个云服务中心、N个内容供应商和云服务中心管理下的雾无线接入点，包括以下步骤：

S1：构建云服务中心和内容供应商的收益函数；

S2：根据给定的定价策略，得到内容供应商的最佳响应；

S3：根据内容供应商的最佳响应，利用乘子罚函数法消除云服务中心的收益函数的约束条件，得到对应的无约束收益函数；

S4：根据得到的无约束收益函数，迭代修正拉格朗日因子使无约束收益函数不断贴近原始收益函数，求解对应无约束收益函数并获得云服务中心的最佳定价策略；

S5：根据最佳定价策略，内容供应商获得最佳租赁策略；

进一步的，所述云服务中心的收益函数表示为：

其中，定价策略为s＝[s₁,s₂...s_n...s_N]，s_n代表云服务中心将区域内全部接入点租赁给第n个内容供应商的价格，租赁策略τ＝[τ₁,τ₂...τ_n...τ_N]，τ_n表示第n个内容供应商租赁的该区域内的接入点比例；

所述第n个内容供应商的收益函数表示为：

其中，H_n,f表示将第f个内容缓存至接入点上时得到的内容命中率，Q_n为单个接入点可缓存的第n个内容供应商的最多内容数量。

进一步的，S2具体表示为：

对于第n个供应商，当s_n≥F_n时表示定价过高，第n个供应商停止租赁接入点，即此时第n个供应商的租赁策略为：τ_n＝0；

当时表示定价较低，第n个供应商将试图租赁全部接入点，即此时第n个供应商的租赁策略为：τ_n＝1；