Abstract-I detta papper utvecklar vi Gibbs provtagningsbaserade tekniker för att lära sig optimal placering av innehåll i ett mobilt nätverk. Vi betraktar situationen där en ändlig samling basstationer är utspridda på planet, var och en täcker en cell (eventuellt överlappande med andra celler). Mobila användare begär nedladdningar från en begränsad uppsättning innehåll enligt någon popularitet distribution som kan vara känd eller okänd för basstationer. Varje basstation har ett fast minnesutrymme som endast kan lagra en strikt delmängd av innehållet åt gången. Om en användare begär ett innehåll som inte lagras på någon av dess serveringsbasstationer måste innehållet därför laddas ner från backhaul. Därför anser vi att problemet med optimal innehållsplacering som minimerar hastigheten för nedladdning från backhaul, eller motsvarande maximerar cache träffhastigheten. Det är känt att när flera celler kan överlappa varandra (t.ex. under tät spridning av basstationer i små cellnätverk), är det inte optimalt att placera det mest populära innehållet i varje basstation. Det optimala problemet med innehållsplacering är dock NP-komplett. Med hjälp av idéer om Gibbs provtagning, föreslår vi enkla sekventiella innehåll uppdatera regler som avgör om ett innehåll på en basstation (om så krävs från basstationen) och vilket innehåll måste tas bort från motsvarande cache, baserat på kunskap om innehåll som lagras i sina angränsande basstationer. Uppdateringsregeln visas vara asymptotiskt konvergerande till optimal innehållsplacering för alla noder under kunskap om innehålls popularitet. Därefter utökar vi algoritmen för att ta itu med den situation där innehåll populariteter och celltopologi initialt är okända, men uppskattas som nya förfrågningar anländer till basstationerna; vi visar att vår algoritm som arbetar med löpande uppskattningar av innehåll populariteter och celltopologi konvergerar också asymptotiskt till den optimala innehållsplaceringen. Slutligen demonstrerar vi genom en enkel numerisk beräkning förbättringen av träffhastigheten i cache jämfört med den mest populära innehållsplaceringen och oberoende strategier för innehållsplacering i cache.
I REF, istället, författarna har utformat en distribuerad algoritm baserad på Gibbs provtagning, som visas för att asymptotiskt konvergera till optimal tilldelning.
Gibbsian On-Line Distributed Content Caching Strategy for Cellular Networks
{'venue': 'IEEE Trans. Wireless Commun. 17(2) pp:969 -981, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}