| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 移动边缘计算,MEC,缓存资源分配,用户移动模型 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
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| 成果简介 | |||||
本发明涉及一种移动边缘计算中移动感知的视频预取与缓存替换决策方法,本发明设计了一种移动感知效用函数,并提出了一种新的移动边缘数据预取和缓存替换策略之间的权衡方法。不仅优化了不同视频之间边缘服务器缓存资源的分配,还为同一视频的不同码率分配存储资源。本发明证明了提出的缓存替换问题是一个背包约束的NP难(NP‑Hard)问题。为了解决这个问题,提出了一种移动感知视频预取缓存和替换(MAVPCR)算法,它是动态编程(DP)。本发明能够更好的解决数据预取和缓存替换策略的权衡。实验证明将优化问题转化为一个带有背包约束的整数线性规划,能够提高命中率,并且有效控制成本,同时减少视频失真率 |