11、3C 异构网络的资源分配策略解析

3C 异构网络的资源分配策略解析

在当今复杂的网络环境中，3C（网络、缓存、计算）异构网络的资源分配是一个关键问题。本文将深入探讨该网络环境下的资源分配机制，包括计算能耗、缓存模型、问题建模以及通过交替方向乘子法（ADMM）进行资源分配的详细过程。

1. 计算能耗与用户需求

在基站 n 执行计算任务 Tus 的总能耗 Eus,n 可通过公式 Eus,n = cusen 计算得出。每个用户对计算速率有一定要求，即满足公式 $\sum_{n \in N} a_{us,n}R_{us,n} \geq R_{cp}^{us}, \forall s \in S, u_s \in U_s$。同时，每个基站的计算能力有限，需满足 $\sum_{s \in S} \sum_{u_s \in U_s} a_{us,n} \leq D_n, \forall n \in N$，其中 $D_n$ 是基站 n 的多接入边缘计算（MEC）服务器可同时执行的最大任务量。

2. 缓存模型

基站可根据内容的流行度分布，决定在计算前后是否缓存用户发送的内容。这一缓存策略由两个二进制参数 $x_1^{us,n}$ 和 $x_2^{us,n}$ 控制。若基站 n 在计算前缓存内容，则 $x_1^{us,n} = 1$；否则为 0。同理，计算后缓存内容时 $x_2^{us,n} = 1$，否则为 0。由于基站存储有限，缓存内容不能超过其剩余空间 $Z_n$，即满足 $\sum_{s \in S} \sum_{u_s \in U_s} a_{us,n}(x_1^{us,n}z_{us} + x_2^{us,n}z_{us}’) \leq Z_n, \forall n \in N$。