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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明公开了一种联合内容缓存和传输路由的网络优化方法，首先通过采集缓存网络中的历史请求数据、缓存状态、路由状态来建模计算分布式缓存网络总开销。然后根据网络总开销期望，通过原始对偶迭代方法，迭代更新得到可保证近似最优化的缓存和路由部署策略，从而使得存储和路由状态更适用于实时实际的网络请求，最终收敛到近似最优化内容缓存和路由策略，显著提高网络整体缓存性能和链路利用能力，从而减少用户平均访问延迟，提高服务质量，同时使得在保证链路负载正常前提下得到近似最小化的整体传输成本。

主权项：1.一种联合内容缓存和传输路由的网络优化方法，其特征在于，使用历史网络请求、内容缓存状态和路由状态数据对网络总开销进行建模，计算分布式缓存网络总开销，然后根据网络总开销期望，通过使用原始对偶算法迭代更新内容缓存和路由策略，让内容缓存和路由策略适应实际网络请求，最终收敛到近似最优化内容缓存和路由策略；网络总开销建模方法为：使用ωu，v≥0，u，v∈E表示通过链路u，v传输一个内容的成本，给定路由策略和缓存策略ξ，ρ，一个请求rc，s∈R的期望成本计算如公式11所示： 在时间段t中，请求的网络总开销计算公式如公式12所示： 网络总开销期望计算如公式13所示： 其中，ξ，ρ∈D，D为需要满足前述约束的缓存策略和路由策略对集合；网络总开销建模的过程为：首先将最小化网络总开销的问题目标转换成一个连续DR子模函数，然后使用原始对偶算法解决；将最小化网络总开销的问题目标转换成一个连续DR子模函数的过程为：引入辅助变量如公式14所示： 定义常量C0如公式15所示： 定义优化目标，缓存增益计算公式如16所示： 将网络传输总开销期望Cξ，ρ最小化的问题转换成缓存增益最大化的问题，如公式17a-17f所示： 令边u，v∈E上溢出流量表示如公式18所示： 链路上的流量可行性约束表示为是非递增和连续DR超模的；将问题拉格朗日对偶变换如公式19所示： 其中，ψu，v≥0是与约束公式17d关联的对偶变量，L是连续单调DR-子模函数；定义拉格朗日对偶问题，将缓存增益最大化问题公式17转化为如公式20a和20b所示的优化拉格朗日函数的问题： 其中，是由可行性约束定义的集合，约束公式如21a-21d所下： 内容缓存和路由策略通过原始对偶算法的迭代更新过程为：将ξt，联合成一个变量用yt来表示原始变量，原始对偶算法从ψ0＝0开始，原始对偶迭代公式如公式2223所示： 其中，为步长，[z]+＝max{z，0}，为动量参数，用于缓解原始变量的变化；从开始，迭代求解问题22，利用Frank-Wolfe变体算法，迭代公式如2425所示： yk+1＝yk+γkvk25其中γk∈0，1]为适当的步长，且满足∑kγk＝1；算法开始步骤设变量τ＝0，在每步迭代中，γk＝min{γ，1-τ}，τ＝τ+γk，从而更新每步迭代中的步长；在每次迭代中，算法使用L·的线性化作为代理，并朝着代理函数vk的最大值方向移动，其中的梯度如公式26所示： 其中的为满足约束公式27a-27d的集合； 令y*为问题的最优解，yFW为Frank-Wolfe变体算法的输出，得到最优解的近似保证如公式28所示： 其中，常量

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