17、集成网络、缓存与计算的算法模拟及性能分析

集成网络、缓存与计算的算法模拟及性能分析

1. 模拟参数概述

在进行相关算法模拟时，采用了一系列特定的参数，具体如下表所示：
| 参数 | 值 |
| — | — |
| 带宽 | 20MHz |
| UE n 的发射功率 (P_n) | 100 mWatts |
| 背景噪声 (\sigma^2) | -100 dBm |
| 计算卸载的数据大小 (Z_{kn}) | 420 KB |
| 计算任务的 CPU 周期数 (D_{kn}) | 1,000 Megacycles |
| UE n 的计算能力 (f_{kn}^{(l)}) | 0.7 GHz |
| MEC 服务器的计算能力 (F) | 100 GHz |

大部分模拟采用的场景是，10 到 50 个小小区随机部署在 (120×120 m^2) 的区域内，每个 SeNB 连接 4 到 10 个 UE，单 UE 的发射功率 (P_n) 设为 100 mW，采用 3GPP 标准化中的信道增益模型，互联网内容总大小为 1000 个文件，MEC 服务器的存储能力为 1000 个文件。

2. 基于 ADMM 算法的收敛性分析

2.1 不同 (\rho) 值下的收敛情况

对提出的基于 ADMM 的算法在不同参数 (\rho) 值下的收敛性进行了模拟。结果如图 6.2 所示，在最初的 15 次迭代中，基于 ADMM 算法的效用值急剧增加，在 40 次迭代内进入稳定状态，说明该分散式算法能够快速收敛。三种不同 (\rho) 值（(\rho = 0.4)、(\rho = 0.8)、(\rho = 1.2