一种基于协同缓存的内容中心网络能耗优化策略

发布时间：2018-01-27 09:35

本文关键词： 内容中心网络能耗优化协同缓存遗传算法　出处：《计算机科学》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：当前大多内容中心网络(Content-Centric Network,CCN)缓存决策策略研究都没有综合考虑请求热点、网络能耗、内容流行度和节点协同等相关要素。因此提出一种基于内容流行度的协同缓存策略来优化内容中心网络的能耗。该策略将CCN的一个自治区域网络中的所有内容路由器节点当作一个协同缓存组,并把协同缓存组中每个节点的缓存容量分为两部分,一部分用于自身节点和其他节点协同缓存内容;另一部分用于自身节点独立缓存本地最流行的内容,以提高协同缓存组中内容副本种类的多样性,从而减少网络中内容的重复传输,实现网络能耗的优化。建立相关的能耗优化模型,采用一种改进的遗传算法求解出该协同缓存组能耗优化问题的最优解。实验结果表明,与相关文献中的缓存决策策略相比,所提策略可以有效地降低CCN的能耗,提高其可扩展性,进而指导CCN的演化和部署。
[Abstract]:At present, most of the CCN-Content-Centric Network CCNs do not consider the request hotspot and the network energy consumption. Therefore, a collaborative caching strategy based on content popularity is proposed to optimize the energy consumption of the content center network. The strategy makes all the contents in an autonomous area network of CCN. The router nodes are treated as a cooperative cache group. The cache capacity of each node in the cooperative cache group is divided into two parts. The other part is used to cache the most popular local content independently in order to improve the diversity of content replicas in the cooperative cache group and reduce the repeated transmission of content in the network. The optimization model of energy consumption is established, and an improved genetic algorithm is used to solve the optimal solution of the energy consumption optimization problem of the cooperative buffer group. The experimental results show that the optimization model can be used to optimize the energy consumption of the cooperative buffer group. Compared with the cache decision strategy in related literatures, the proposed strategy can effectively reduce the energy consumption of CCN, improve its scalability, and guide the evolution and deployment of CCN.
【作者单位】：广西大学计算机与电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金:移动环境下基于博弈论的能量感知协同内容分发策略研究(61562006),基于可调度性的网络演算的绿色网络能耗优化研究(61262003) 广西自然科学杰出青年基金(2013GXNSFGA019006) 广西自然科学基金(2016GXNSFBA380181)资助
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 到稿日期:2016-07-13返修日期:2016-11-07本文受国家自然科学基金:移动环境下基于博弈论的能量感知协同内容分发策略研究(61562006),基于可调度性的网络演算的绿色网络能耗优化研究(61262003),广西自然科学杰出青年基金(2013GXNSFGA019006),广西自然科学基金(2016GXNSFBA38018

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