命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中基于Dec-POMDP的緩存策略
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:637 K
標(biāo)簽: 命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò) 分布式部分可觀測馬爾科夫決策過程 緩存策略
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文檔介紹:針對命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Named Data Networks,NDN)中數(shù)據(jù)緩存的問題,提出了一種基于分布式部分可觀測馬爾科夫決策過程(Dec-POMDP)的緩存優(yōu)化模型。在該模型框架下,NDN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間以分布式協(xié)作的方式逐漸收斂至最優(yōu)聯(lián)合緩存策略,從而使NDN中的有限緩存資源得到充分利用。仿真實驗表明,與現(xiàn)有NDN緩存方法相比,該方法能有效提升NDN網(wǎng)絡(luò)的緩存效率,實現(xiàn)較高的緩存命中率及較小的請求平均跳數(shù)。
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