Ett centraliserat kodat cachesystem har föreslagits av Maddah-Ali och Niesen för att minska den värsta belastningen av ett nätverk som består av en server med tillgång till N-filer och ansluten via en delad länk till K-användare, var och en utrustad med en cache av storlek M. Detta centraliserade kodade cachesystem kan dock inte dra nytta av en icke-uniform, möjligen mycket skev, fil popularitet distribution. I detta arbete, vi anser att samma nätverksinställning men syftar till att minska den genomsnittliga belastningen under en godtycklig (känd) fil popularitet distribution. För det första anser vi att en klass av centraliserade kodade cachesystem utnyttjar allmän okodad placering och en specifik kodad leveransstrategi, som specificeras av en allmän filpartition parameter. Sedan formulerar vi den kodade caching design optimering problem över den ansedda klassen av system med 2 K · N K variabler för att minimera den genomsnittliga belastningen genom att optimera filen partition parameter under en godtycklig fil popularitet. Dessutom visar vi att optimeringsproblemet är konvext, och den resulterande optimala lösningen förbättras generellt vid kända system. Därefter analyserar vi de strukturella egenskaperna hos optimeringsproblemet för att få designinsikter och minska komplexiteten. Specifikt får vi ett ekvivalent linjärt optimeringsproblem med (K + 1)N variabler under en godtycklig fil popularitet och ett ekvivalent linjärt optimeringsproblem med K + 1 variabler under den enhetliga fil popularitet. Under den enhetliga fil populariteten får vi också den slutna formen optimal lösning, vilket motsvarar Maddah-Ali-Niesens centraliserade kodade cachesystem. Slutligen presenterar vi en informations-teoretisk konversation bunden på den genomsnittliga belastningen under en godtycklig fil popularitet.
Däremot följer REF ett teoretiskt tillvägagångssätt för att hitta strukturella egenskaper i den optimala lösningen på problemet.
Structural Properties of Uncoded Placement Optimization for Coded Delivery
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}