14、5G 蜂窝网络中的网络切片与缓存技术研究

5G 蜂窝网络中的网络切片与缓存技术研究

在 5G 核心网络中，网络切片和网络内缓存的集成已成为重要趋势，其中缓存资源分配是提升物理缓存利用率、节省资本支出（CapEx）和运营支出（OpEx）成本的关键研究问题。本文将围绕基于化学反响优化（CRO）算法的缓存资源分配方案展开探讨，涵盖算法流程、复杂度分析以及仿真结果等方面。

1. 算法流程

该算法主要包含以下关键步骤：
- 调整函数 ：在这一步骤中，需要判断新解是否满足约束条件 $\sum_{k = 1}^{M} x_{ik}y_{xik} \leq c_{i}$。若不满足，将随机从网络切片中移除缓存资源。
- 终止准则 ：设置一个“for”循环，循环次数为 $\theta$。当循环次数达到 $\theta$ 时，停止迭代；否则，继续重复迭代。迭代停止后，输出目标函数值和问题的解。

2. 复杂度分析

• CRO 算法 ：
  • 初始化阶段 ：生成初始解集合，时间复杂度为 $O(PopSizeMN)$，其中 $M$ 是网络切片数量，$N$ 是网络节点数量，$PopSize$ 是初始分子数量（即初始解数量）。
  • 反应过程阶段 ：每个基本操作的时间复杂度为 $O(MN)$，因此 CRO 算法的时间复杂度为 $O(IMN)$，其中 $I$ 是迭代次数。
• 贪心算法