ABSTRACT Med den explosiva tillväxten av mobil datatrafik och det snabbt stigande energipriset är det fortfarande ett öppet problem att genomföra caching på små celler på ett energieffektivt sätt och kräver ytterligare forskningsinsatser. I detta dokument studerar vi det energieffektiva sammanhangsmedvetna resurstilldelningsproblemet, som hör till kategorin blandade heltal icke-linjär programmering (MINLP) och är NP-hård. För att ge en praktisk lösning frikopplas och omformuleras MinLP-problemet som ett en-till-en-matchande problem enligt tvåsidiga preferenser, som är modellerade som den maximala energieffektivitet som kan uppnås under den förväntade matchningen. En iterativ algoritm är utvecklad för att etablera preferensprofiler genom att använda icke-linjär fraktionerad programmering och Lagrange dual decomposition. Sedan föreslår vi en energieffektiv matchningsalgoritm baserad på algoritmen Gale-Shapley, och ger en detaljerad diskussion och analys av stabilitet, optimalitet, genomförandefrågor och algoritmisk komplexitet. Den föreslagna matchningsalgoritmen utvidgas också till scenarier med företräde, likgiltighet och ofullständiga preferenslistor genom införande av vissa regler för slipning och radering av preferenser. Simuleringsresultaten visar att den föreslagna algoritmen uppnår betydande prestanda- och tillfredsställelsevinster jämfört med de konventionella algoritmerna.
I REF undersöks ett energieffektivt sammanhang-medveten resursallokeringsproblem i caching-aktiverade ultradense små celler.
Energy-Efficient Context-Aware Matching for Resource Allocation in Ultra-Dense Small Cells
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}