命名数据网络中基于Dec-POMDP的缓存策略

• 作者: 姚进发
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 命名数据网络 分布式部分可观测马尔科夫决策过程 缓存策略
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 61-67,73
• 页数: 8页
• 分类号: TP393.0
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.08.012

摘要

针对命名数据网络(Named Data Networks,NDN)中数据缓存的问题,提出了一种基于分布式部分可观测马尔科夫决策过程(Dec-POMDP)的缓存优化模型.在该模型框架下,NDN网络节点间以分布式协作的方式逐渐收敛至最优联合缓存策略,从而使NDN中的有限缓存资源得到充分利用.仿真实验表明,与现有NDN缓存方法相比,该方法能有效提升NDN网络的缓存效率,实现较高的缓存命中率及较小的请求平均跳数.