16、融合网络、缓存与计算的联合优化策略

融合网络、缓存与计算的联合优化策略

在当今的网络环境中，多系统运营商（MSO）面临着如何最大化收益的挑战，这涉及到网络、缓存和计算资源的有效整合与优化。下面我们将详细探讨相关的优化问题及解决方案。

1. 问题的提出与建模

首先，我们定义了一个效用函数来衡量 MSO 的收益。采用对数函数作为效用函数，即当 (x > 0) 时，(u(x) = \log x)；当 (x \leq 0) 时，(u(x) = -\infty)。目标是最大化以下函数：
[
U’ = \sum_{n\in N} \sum_{k_n\in K_n} a_{kn}u(s_{kn}\Psi_{kn} + c_{kn}\Phi_{kn}) + h_{kn}\Lambda_{kn}
]
其中，约束条件如下：
- C1 ：(\sum_{k_n\in K_n} a_{kn}s_{kn} \leq 1, \forall n)，确保每个小小区中分配给所有卸载用户设备（UE）的频谱总和不超过该小小区的总可用频谱。
- C2 ：(\sum_{k_n\in K_n} a_{kn}s_{kn}B_{ekn} \leq L_n, \forall n)，表示与小基站（SeNB）(n) 关联的所有卸载 UE 的总数据速率不能超过该小小区的回传容量。
- C3 ：(\sum_{m\in N/{n}} \sum_{k_m\in K_m} a_{km}p_{km}G_{km,n} \leq I_n, \forall n)，保证由其他 SeNB 服务的所有卸载 UE 对 SeNB