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J-GLOBAL ID：202202270014815197   整理番号：22A0631309

エネルギーハーベスティング超高密度ネットワークのための適応協調キャッシングにおけるエネルギー対数遅延トレードオフ【JST・京大機械翻訳】

Energy-Delay Tradeoff in Adaptive Cooperative Caching for Energy-Harvesting Ultradense Networks

著者 (4件)： Song Jing (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Song Qingyang (School of Information and Communication Engineering, Chongqing University of Post and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Wang Yongjian (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing, China) ,  Lin Peng (School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Computational Social Systems  (IEEE Transactions on Computational Social Systems)
巻： 9  号： 1  ページ： 218-229  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2444A  ISSN： 2329-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 協調エッジコンピューティング(CEC)におけるエッジキャッシングは,エネルギー効率を改善し,バックホールリンク輻輳を軽減するための資源フレンドリー技術である。エネルギーハーベスティング電力(EH動力)小基地局におけるユーザ間の社会的特徴に基づく多様なコンテンツのキャッシングは,グリッドエネルギーをさらに節約できるが,モバイルユーザ(MU)へのより長い遅延につながる可能性がある。本論文では,CEC支援およびEH駆動超高密度ネットワークにおけるエネルギーLagrange遅延トレードオフ(EDT)問題に焦点を当て,EDT指向適応協調キャッシング(EDT-ACC)方式を提案した。2種類のコストとして遅延とエネルギーに関して,EDT問題をコスト最小化問題に変換するために加重コスト関数を導入した。改良量子遺伝的アルゴリズム(AO-IQGA)に基づく交互最適化を提案して,コスト最小化問題を解決した。AO-IQGAにおいて,交互最適化を利用して,コスト最小化問題を2つの部分問題(適応同調重み部分問題とキャッシング決定部分問題)に分割した。非実行解を修復し,量子遺伝子を適応的に更新して,量子遺伝的アルゴリズムを改善した。数値結果により,提案したAO-IQGAの効率性を実証し,コンテンツ人気,ストレージサイズ,および電池容量のような異なるパラメータの下で,遅延とエネルギー消費の間の基本的トレードオフを説明した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  遺伝子 ,  同調 ,  費用関数 ,  基地局 ,  利用者 ,  *対数 ,  電池容量 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  *キャッシング ,  コスト最小化 ,  *エネルギーハーベスティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： エネルギーハーベスティング ,  高密度 ,  適応 ,  協調キャッシング ,  エネルギー ,  対数 ,  遅延 ,  トレードオフ