Resumen

El almacenamiento en caché en el borde es un método prometedor para hacer frente al problema de la explosión del tráfico hacia la red del futuro. Con el fin de satisfacer las demandas de las solicitudes de los usuarios, los contenidos pueden ser almacenados en caché de forma proactiva localmente en la proximidad a los usuarios (por ejemplo, estaciones base o dispositivos de usuario). Recientemente, se han discutido algunas optimizaciones de almacenamiento en caché en el borde basadas en aprendizaje. Sin embargo, la mayoría de los estudios previos exploran la influencia de la acción de expansión dinámica y constante y del espacio de almacenamiento en caché, lo que conduce a falta de practicidad y baja eficiencia. En este documento, estudiamos el problema de optimización del almacenamiento en caché en el borde utilizando el marco de aprendizaje Double Deep Q-network (Double DQN) para maximizar la tasa de aciertos de las solicitudes de los usuarios. En primer lugar, obtenemos el modelo de compartición de Dispositivo a Dispositivo (D2D) considerando

• Materias:Programación centralizada Dispositivos móviles Redes heterogéneas Cooperación de retransmisión Antenas inteligentes
• Subjects:Centralized scheduling Mobile devices Heterogeneous networks Relay cooperation Smart antennas
• Palabras claves:Caché en el borde; Solicitudes de usuario; Optimización basada en aprendizaje; Red neuronal Double Deep Q; Tasa de aciertos; Modelo de intercambio de dispositivos a dispositivo
• Keywords:Edge caching; User requests; Learning-based optimization; Double Deep Q-network; Hit rate; Device-to-Device sharing model