5、基于遗传算法的无人机内容分发网络SECTO问题优化

基于遗传算法的无人机内容分发网络SECTO问题优化

1. 引言

在无人机辅助的内容分发网络（UAV - CDNs）中，如何在最大化内容交付容量的同时最小化飞行距离是一个关键问题，即SECTO（Simultaneous Caching, Energy, and Trajectory Optimization）问题。该问题涉及到缓存决策、飞行策略规划等多个方面，且具有多个目标函数和不同类型的变量，传统的优化方法难以有效解决，因此引入遗传算法（GAs）来求解。

2. 系统模型

2.1 通信与容量计算

无人机使用ISM WiFi频段（2.4 GHz和5 GHz）与每个集群中的簇头（CH）进行通信。从位于 $o_{l,w}$ 的无人机向位于 $o_n$ 的簇 $n$ 中的CH $n$ 传输内容 $i$ 的信道信噪比为：
[
\gamma_{i,n}^{l,w} = \frac{a_{i,n}P_T\beta_U^0 (d_n^{l,w})^{-2}}{\sigma^2}
]
其中，$P_T$ 是无人机的传输功率，$\beta_U^0$ 是参考距离为1m时的信道功率增益，$\sigma^2$ 是加性高斯白噪声功率，$d_n^{l,w}$ 是无人机与CH $n$ 之间的距离，计算公式为：
[
d_n^{l,w} = \sqrt{h_U^2 + |o_{l,w} - o_n|^2}
]
相应的交付容量为：
[
C_{i,n}^{l,w} = B \log_2(1 + \gamma_{i,n}^{l,w})
]
其中，$B$ 是系统带宽。