異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下無線預(yù)存儲與邊緣計算匹配博弈算法的深度剖析與創(chuàng)新應(yīng)用一、緒論1.1研究背景與意義隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，無線通信領(lǐng)域的數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，過去幾年全球移動數(shù)據(jù)流量以每年超過50%的速度增長，預(yù)計到2025年全球移動數(shù)據(jù)總流量將達(dá)到每月164EB。在這樣的背景下，傳統(tǒng)單一的無線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已難以滿足日益增長的多樣化業(yè)務(wù)需求，而異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)憑借其融合多種無線接入技術(shù)的優(yōu)勢，成為了未來無線通信網(wǎng)絡(luò)的重要發(fā)展方向。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（HeterogeneousNetwork）由不同制造商生產(chǎn)的計算機、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和系統(tǒng)組成，運行在不同的協(xié)議上支持不同的功能或應(yīng)用。在無線通信領(lǐng)域，它是由多種不同制式的無線接入網(wǎng)絡(luò)相互覆蓋、相互融合而成，如無線個域網(wǎng)（如Bluetooth）、無線局域網(wǎng)（如Wi-Fi）、無線城域網(wǎng)（如WiMAX）、公眾移動通信網(wǎng)（如2G、3G、4G、5G）以及AdHoc網(wǎng)絡(luò)等多種接入網(wǎng)共存。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通過整合不同類型的網(wǎng)絡(luò)資源，能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢互補，擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，提升網(wǎng)絡(luò)容量和服務(wù)質(zhì)量，為用戶提供無縫的泛在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)環(huán)境。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，無線預(yù)存儲和邊緣計算作為兩項關(guān)鍵技術(shù)，對于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能、提升用戶體驗具有重要意義。無線預(yù)存儲技術(shù)通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點預(yù)先存儲用戶可能請求的內(nèi)容，能夠有效減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，降低核心網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載壓力。當(dāng)用戶請求數(shù)據(jù)時，可以直接從附近的邊緣節(jié)點獲取，無需經(jīng)過冗長的核心網(wǎng)絡(luò)傳輸過程，大大提高了數(shù)據(jù)獲取的速度。例如，在視頻流媒體服務(wù)中，通過無線預(yù)存儲技術(shù)可以提前將熱門視頻片段存儲在基站或用戶終端附近，當(dāng)用戶觀看視頻時，能夠快速加載播放，避免卡頓現(xiàn)象，顯著提升用戶的觀看體驗。邊緣計算則是將計算和存儲任務(wù)從集中式的數(shù)據(jù)中心遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備或節(jié)點上，使得數(shù)據(jù)能夠在靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行處理。這種計算模式能夠有效降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，尤其適用于對實時性要求較高的應(yīng)用場景，如自動駕駛、工業(yè)自動化控制等。以自動駕駛為例，車輛通過傳感器實時收集大量的環(huán)境數(shù)據(jù)，如路況、車速、周圍車輛信息等，這些數(shù)據(jù)需要及時處理以做出準(zhǔn)確的駕駛決策。如果將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，由于網(wǎng)絡(luò)延遲的存在，可能會導(dǎo)致決策滯后，從而引發(fā)安全事故。而利用邊緣計算技術(shù)，車輛可以在本地對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理，實現(xiàn)實時的駕駛決策，保障行車安全。然而，在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，無線預(yù)存儲和邊緣計算面臨著諸多挑戰(zhàn)。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中存在多種不同類型的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和用戶設(shè)備，它們的資源能力、存儲容量、計算能力以及通信需求各不相同，如何在這些復(fù)雜的條件下實現(xiàn)無線預(yù)存儲和邊緣計算資源的有效匹配和優(yōu)化分配，成為了亟待解決的問題。傳統(tǒng)的資源分配方法難以適應(yīng)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和動態(tài)性，導(dǎo)致資源利用率低下，用戶服務(wù)質(zhì)量無法得到有效保障。因此，研究適用于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的無線預(yù)存儲和邊緣計算匹配博弈算法具有重要的現(xiàn)實意義。匹配博弈算法作為一種有效的資源分配工具，能夠在多個參與者之間進(jìn)行資源的合理分配，以實現(xiàn)各自的目標(biāo)。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，無線預(yù)存儲和邊緣計算的匹配問題可以看作是一個多參與者的博弈過程，其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、用戶設(shè)備等都是博弈的參與者，它們通過策略選擇來最大化自身的收益。通過引入匹配博弈算法，可以建立合理的數(shù)學(xué)模型，對無線預(yù)存儲和邊緣計算資源進(jìn)行優(yōu)化分配，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用和用戶服務(wù)質(zhì)量的提升。例如，通過匹配博弈算法，可以根據(jù)用戶的需求和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的資源狀況，合理地將用戶請求與邊緣節(jié)點的存儲和計算資源進(jìn)行匹配，使得用戶能夠獲得最佳的服務(wù)體驗，同時網(wǎng)絡(luò)節(jié)點也能夠充分利用自身資源，提高經(jīng)濟(jì)效益。綜上所述，本研究基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，深入研究無線預(yù)存儲和邊緣計算匹配博弈算法，旨在解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下資源優(yōu)化配置的難題，對于提升無線通信網(wǎng)絡(luò)的性能、滿足用戶日益增長的多樣化需求具有重要的理論和實際意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究最早可追溯到1995年美國加州大學(xué)伯克利分校發(fā)起的BARWAN項目，該項目首次將相互重疊的不同類型網(wǎng)絡(luò)融合以構(gòu)成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，以滿足未來終端的業(yè)務(wù)多樣性需求。此后，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)在無線通信領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，成為下一代無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。眾多國際標(biāo)準(zhǔn)化組織和研究機構(gòu)，如3GPP、IEEE802.21工作組等，都對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入研究。在國外，3GPP在TS22.934中建議了六種3G與WLAN融合的互操作情景模式，按照結(jié)合緊密程度分為松耦合和緊耦合兩大類，其核心思想是利用移動網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對WLAN的鑒權(quán)認(rèn)證，并讓W(xué)LAN終端能使用移動網(wǎng)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。IEEE802.21工作組主要研究在異種接入技術(shù)之間提供獨立于媒體的切換能力（MIH），定義的切換包括IEEE系列接入技術(shù)之間以及IEEE系列和蜂窩網(wǎng)絡(luò)之間的切換。一些國外企業(yè)也在積極推動異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，阿爾卡特朗訊發(fā)布的靈云無線LightRadio新技術(shù)，采用集中化、云構(gòu)架的基帶池以及虛擬化的網(wǎng)絡(luò)控制器，支持多制式多功能融合；沃達(dá)豐在世界移動通信大會上演示的LTEHetNet立體覆蓋解決方案，有力地推動了多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的商用部署進(jìn)展。在國內(nèi)，對于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究也取得了顯著成果。中國積極參與國際標(biāo)準(zhǔn)化活動，在LTE-A及其后續(xù)演進(jìn)版本中貢獻(xiàn)了許多關(guān)鍵技術(shù)方案，特別是在大規(guī)模天線陣列、超密集組網(wǎng)等方面處于世界領(lǐng)先水平。高校科研院所與企業(yè)之間形成了良好的合作關(guān)系，共同推動技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)轉(zhuǎn)化。例如，某大學(xué)與中國移動研究院合作開展了面向未來的5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)研究項目，其中就包含了對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題的研究。同時，國內(nèi)也特別關(guān)注農(nóng)村偏遠(yuǎn)地區(qū)寬帶接入難題，并提出了一系列針對性解決方案，如通過部署小型化低成本基站設(shè)備實現(xiàn)廣域連續(xù)覆蓋等措施。然而，當(dāng)前異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)研究仍存在一些問題。不同類型網(wǎng)絡(luò)之間的融合和協(xié)同機制還不夠完善，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)間的切換不夠流暢，影響用戶體驗；異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的干擾管理和資源分配問題仍然是研究的難點，如何在保證網(wǎng)絡(luò)性能的前提下，實現(xiàn)資源的高效利用和公平分配，還需要進(jìn)一步深入研究。1.2.2無線預(yù)存儲研究現(xiàn)狀無線預(yù)存儲技術(shù)作為提高網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗的重要手段，近年來受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。國內(nèi)外學(xué)者在無線預(yù)存儲的內(nèi)容放置策略、緩存替換算法以及與其他技術(shù)的融合等方面進(jìn)行了大量研究。在內(nèi)容放置策略方面，國外學(xué)者提出了基于流行度的內(nèi)容放置方法，根據(jù)用戶對內(nèi)容的請求頻率，將熱門內(nèi)容預(yù)先存儲在網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點，以提高內(nèi)容的命中率。同時，也有研究考慮了用戶的移動性和時空特性，提出了動態(tài)的內(nèi)容放置策略，能夠根據(jù)用戶的實時位置和時間變化，自適應(yīng)地調(diào)整內(nèi)容的存儲位置，進(jìn)一步提高了預(yù)存儲的效果。在國內(nèi)，一些學(xué)者則從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜土髁糠植嫉慕嵌瘸霭l(fā)，提出了基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓兄膬?nèi)容放置策略，通過分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和流量分布情況，合理地選擇存儲節(jié)點和放置內(nèi)容，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的性能。緩存替換算法是無線預(yù)存儲中的另一個關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的緩存替換算法，如LRU（最近最少使用）算法，在一定程度上能夠滿足基本的緩存管理需求，但在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，由于網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和動態(tài)性，其性能往往受到限制。為此，國內(nèi)外學(xué)者提出了許多改進(jìn)的緩存替換算法。國外有研究提出了基于預(yù)測的緩存替換算法，通過對用戶請求行為的預(yù)測，提前將可能被請求的內(nèi)容存儲在緩存中，減少緩存替換的次數(shù)，提高緩存的利用率。國內(nèi)學(xué)者則提出了一些考慮多因素的緩存替換算法，綜合考慮內(nèi)容的流行度、新鮮度以及節(jié)點的存儲容量等因素，實現(xiàn)更合理的緩存替換決策。在無線預(yù)存儲與其他技術(shù)的融合方面，也有不少研究成果。例如，將無線預(yù)存儲與網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)相結(jié)合，通過對存儲內(nèi)容進(jìn)行編碼，提高了內(nèi)容傳輸?shù)目煽啃院托?；將無線預(yù)存儲與區(qū)塊鏈技術(shù)相結(jié)合，利用區(qū)塊鏈的去中心化和不可篡改特性，實現(xiàn)了內(nèi)容存儲和管理的安全性和可信度。盡管無線預(yù)存儲技術(shù)取得了一定的研究進(jìn)展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。如何在復(fù)雜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，準(zhǔn)確地預(yù)測用戶的請求行為，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的內(nèi)容預(yù)存儲，仍然是一個有待解決的問題；無線預(yù)存儲技術(shù)與其他新興技術(shù)（如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等）的深度融合還需要進(jìn)一步探索，以充分發(fā)揮其優(yōu)勢，滿足不斷增長的多樣化業(yè)務(wù)需求。1.2.3邊緣計算研究現(xiàn)狀邊緣計算作為一種新興的計算模式，近年來得到了迅速發(fā)展。從國際上看，知名創(chuàng)投調(diào)研機構(gòu)CBInsights指出，云計算在處理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、聯(lián)網(wǎng)汽車等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)時存在延遲問題，而邊緣計算能讓數(shù)據(jù)在設(shè)備內(nèi)部或附近處理，滿足了對數(shù)據(jù)處理速度要求極高的場景需求，如自動駕駛汽車。包括亞馬遜、微軟和谷歌在內(nèi)的科技巨頭都在探索邊緣計算技術(shù)，期望在這個新興領(lǐng)域占據(jù)一席之地。據(jù)預(yù)測，到2022年全球邊緣計算市場規(guī)模預(yù)計將達(dá)到67.2億美元，其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。在計算卸載方面，國外有研究將云服務(wù)運營方和邊緣服務(wù)器所有者之間的交互表述為Stackelberg游戲，通過博弈來獲得最佳支付和計算卸載策略，最大化雙方效用。國內(nèi)學(xué)者則從不同角度進(jìn)行研究，有工作提出基于深度強化學(xué)習(xí)的計算卸載算法，該算法能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶需求動態(tài)地調(diào)整計算卸載策略，提高系統(tǒng)的整體性能。在資源分配上，國外有成果提出基于拍賣理論的資源分配方法，將邊緣計算資源視為商品，通過拍賣機制實現(xiàn)資源的有效分配。國內(nèi)有研究考慮用戶的優(yōu)先級和任務(wù)的實時性要求，提出了一種自適應(yīng)的資源分配算法，能夠更好地滿足不同用戶和任務(wù)的需求。在應(yīng)用場景方面，邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，邊緣計算可以實時處理大量傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設(shè)備的智能控制和管理；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，能夠?qū)ιa(chǎn)線的運行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)測和分析，預(yù)測設(shè)備故障，提高生產(chǎn)效率；在智能醫(yī)療領(lǐng)域，可用于實時監(jiān)測患者生命體征，快速分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，提供及時診斷。然而，邊緣計算在發(fā)展過程中也面臨諸多挑戰(zhàn)。邊緣節(jié)點的資源有限，如何在有限資源下實現(xiàn)高效的計算和存儲是一個關(guān)鍵問題；數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也是邊緣計算面臨的重要挑戰(zhàn)，在數(shù)據(jù)傳輸和處理過程中，需要確保數(shù)據(jù)不被泄露和篡改；此外，邊緣計算與云計算之間的協(xié)同機制還不夠完善，如何實現(xiàn)兩者的優(yōu)勢互補，提高整體系統(tǒng)的性能，還需要進(jìn)一步研究。1.2.4匹配博弈算法研究現(xiàn)狀匹配博弈算法在多個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在無線通信領(lǐng)域，尤其是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的無線預(yù)存儲和邊緣計算資源分配方面，近年來也受到了越來越多的關(guān)注。國外學(xué)者在匹配博弈算法的理論研究和應(yīng)用方面取得了不少成果。在理論研究方面，對匹配博弈的基本模型進(jìn)行了深入分析和擴(kuò)展，提出了多種改進(jìn)的匹配算法，如基于穩(wěn)定匹配理論的算法，能夠在多個參與者之間實現(xiàn)更穩(wěn)定、更高效的資源分配。在應(yīng)用方面，將匹配博弈算法應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點部署和任務(wù)分配中，通過節(jié)點與任務(wù)之間的匹配，提高了網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測效率和能量利用率。國內(nèi)學(xué)者也在匹配博弈算法的研究上取得了一定進(jìn)展。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源分配中，有研究提出了基于雙邊匹配博弈的資源分配算法，將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和用戶分別看作兩個博弈方，通過雙方的策略選擇實現(xiàn)資源的優(yōu)化分配，提高了網(wǎng)絡(luò)的吞吐量和用戶滿意度。還有研究將匹配博弈與其他優(yōu)化算法相結(jié)合，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，進(jìn)一步提高了算法的性能和收斂速度。盡管匹配博弈算法在無線通信領(lǐng)域的應(yīng)用取得了一定成果，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有的匹配博弈算法大多假設(shè)參與者具有完全信息，然而在實際的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，信息往往是不完全的、不確定的，如何在不完全信息下設(shè)計有效的匹配博弈算法，是一個亟待解決的問題；算法的復(fù)雜度也是一個需要關(guān)注的問題，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大和參與者數(shù)量的增加，現(xiàn)有的一些匹配博弈算法的計算復(fù)雜度過高，難以滿足實時性要求，需要進(jìn)一步研究低復(fù)雜度的算法。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究聚焦于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下的無線預(yù)存儲和邊緣計算匹配博弈算法，旨在解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中資源優(yōu)化配置的難題，具體研究內(nèi)容如下：異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建：深入分析異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特點，包括不同類型網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的特性、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及用戶的移動性和業(yè)務(wù)需求等。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建準(zhǔn)確合理的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型，為后續(xù)的無線預(yù)存儲和邊緣計算研究提供基礎(chǔ)框架?？紤]到不同類型網(wǎng)絡(luò)節(jié)點（如宏基站、微基站、Wi-Fi接入點等）的覆蓋范圍、傳輸速率、功耗等特性差異，以及用戶在不同區(qū)域的移動模式和業(yè)務(wù)請求分布情況，采用數(shù)學(xué)模型對這些因素進(jìn)行量化描述，以便更精確地模擬異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。無線預(yù)存儲策略優(yōu)化：針對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中用戶請求的多樣性和不確定性，研究基于匹配博弈的無線預(yù)存儲策略。通過分析用戶的歷史請求數(shù)據(jù)和實時行為，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的存儲容量和通信能力，建立用戶與存儲節(jié)點之間的匹配博弈模型。在該模型中，將用戶視為博弈方，其策略是選擇合適的存儲節(jié)點進(jìn)行內(nèi)容請求；存儲節(jié)點也作為博弈方，其策略是決定存儲哪些內(nèi)容以及如何分配存儲資源。通過博弈過程，實現(xiàn)內(nèi)容的合理預(yù)存儲，提高內(nèi)容命中率，降低傳輸延遲。例如，對于熱門視頻內(nèi)容，根據(jù)用戶的觀看歷史和當(dāng)前觀看趨勢，將其存儲在距離用戶較近、存儲容量較大且通信性能較好的節(jié)點上，以滿足用戶快速獲取內(nèi)容的需求。邊緣計算資源分配算法設(shè)計：研究異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下基于匹配博弈的邊緣計算資源分配算法，考慮用戶任務(wù)的計算需求、邊緣節(jié)點的計算能力和資源狀況，以及網(wǎng)絡(luò)的帶寬和延遲等因素。將用戶任務(wù)與邊緣計算節(jié)點之間的資源分配問題轉(zhuǎn)化為匹配博弈問題，用戶任務(wù)通過選擇合適的邊緣節(jié)點來完成計算，邊緣節(jié)點則根據(jù)自身資源情況和收益最大化原則選擇接受或拒絕任務(wù)。通過設(shè)計合理的支付函數(shù)和博弈規(guī)則，實現(xiàn)邊緣計算資源的高效分配，提高系統(tǒng)的整體性能。例如，對于實時性要求較高的任務(wù)，優(yōu)先分配到計算能力強、網(wǎng)絡(luò)延遲低的邊緣節(jié)點上，以確保任務(wù)能夠及時完成；對于計算量較大但實時性要求相對較低的任務(wù)，可以分配到計算資源相對充足但網(wǎng)絡(luò)延遲稍高的節(jié)點上，充分利用邊緣節(jié)點的資源。匹配博弈算法性能分析與優(yōu)化：對設(shè)計的匹配博弈算法進(jìn)行性能分析，包括算法的收斂性、穩(wěn)定性、公平性以及資源利用率等方面。通過理論分析和仿真實驗，評估算法在不同網(wǎng)絡(luò)場景和參數(shù)設(shè)置下的性能表現(xiàn)，找出算法存在的問題和不足之處，并提出相應(yīng)的優(yōu)化策略。例如，通過增加博弈過程中的信息交互機制，提高算法的收斂速度；通過引入公平性約束條件，確保不同用戶和節(jié)點在資源分配過程中的公平性；通過優(yōu)化算法的計算復(fù)雜度，提高算法的實時性和可擴(kuò)展性，使其能夠適應(yīng)大規(guī)模異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的需求。1.3.2研究方法為實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將綜合運用以下研究方法：理論分析方法：運用博弈論、運籌學(xué)等相關(guān)理論，對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的無線預(yù)存儲和邊緣計算問題進(jìn)行建模和分析。通過建立數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)和證明算法的相關(guān)性質(zhì)和性能指標(biāo)，為算法的設(shè)計和優(yōu)化提供理論依據(jù)。利用博弈論中的納什均衡理論，分析匹配博弈算法中各博弈方的最優(yōu)策略和均衡狀態(tài)，證明算法的收斂性和穩(wěn)定性；運用運籌學(xué)中的優(yōu)化理論，設(shè)計合理的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，實現(xiàn)無線預(yù)存儲和邊緣計算資源的優(yōu)化分配。模型構(gòu)建方法：根據(jù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的實際特點和需求，構(gòu)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型、無線預(yù)存儲模型和邊緣計算模型。通過對模型的參數(shù)設(shè)置和變量定義，準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)中的各種元素和行為，為后續(xù)的算法研究和仿真實驗提供基礎(chǔ)。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型中，定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的類型、位置、覆蓋范圍、傳輸速率等參數(shù)；在無線預(yù)存儲模型中，定義內(nèi)容的流行度、存儲節(jié)點的容量、用戶的請求概率等變量；在邊緣計算模型中，定義用戶任務(wù)的計算量、邊緣節(jié)點的計算能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲等參數(shù)，使模型能夠真實反映實際網(wǎng)絡(luò)情況。仿真實驗方法：利用MATLAB、NS-3等仿真工具，搭建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，對提出的匹配博弈算法進(jìn)行仿真實驗驗證。通過設(shè)置不同的仿真場景和參數(shù)，模擬實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的各種情況，收集和分析實驗數(shù)據(jù)，評估算法的性能表現(xiàn)，并與現(xiàn)有算法進(jìn)行對比分析，驗證算法的優(yōu)越性和有效性。例如，在仿真實驗中，設(shè)置不同的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、用戶數(shù)量、業(yè)務(wù)類型和流量分布等場景，對比不同算法在內(nèi)容命中率、傳輸延遲、計算資源利用率等指標(biāo)上的表現(xiàn)，從而證明本研究算法在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)勢。文獻(xiàn)研究方法：廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)資料，了解異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、無線預(yù)存儲、邊緣計算以及匹配博弈算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。通過對文獻(xiàn)的梳理和分析，總結(jié)前人的研究成果和經(jīng)驗教訓(xùn)，為本研究提供理論支持和研究思路，避免重復(fù)研究，確保研究的創(chuàng)新性和前沿性。關(guān)注國際知名學(xué)術(shù)期刊（如IEEETransactionsonWirelessCommunications、IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications等）和會議（如IEEEGlobecom、IEEEICC等）上發(fā)表的相關(guān)論文，及時掌握最新的研究動態(tài)和技術(shù)進(jìn)展，從中獲取有價值的信息，為研究工作提供參考。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)概述2.1.1異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的定義與特點異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是一種由不同制造商生產(chǎn)的計算機、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和系統(tǒng)組成的網(wǎng)絡(luò)類型，在多數(shù)情況下，這些組成部分運行在不同的協(xié)議上，以支持不同的功能或應(yīng)用。在無線通信領(lǐng)域，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是由多種不同制式的無線接入網(wǎng)絡(luò)相互覆蓋、相互融合而成，涵蓋了無線個域網(wǎng)（如Bluetooth）、無線局域網(wǎng)（如Wi-Fi）、無線城域網(wǎng)（如WiMAX）、公眾移動通信網(wǎng)（如2G、3G、4G、5G）以及AdHoc網(wǎng)絡(luò)等多種接入網(wǎng)。這種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過整合不同類型的網(wǎng)絡(luò)資源，實現(xiàn)了優(yōu)勢互補，能夠擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，提升網(wǎng)絡(luò)容量和服務(wù)質(zhì)量，為用戶打造無縫的泛在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)環(huán)境。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)具有諸多顯著特點，多模終端接入便是其中之一。為了實現(xiàn)同時接入多個網(wǎng)絡(luò)的功能，移動終端需要配備可以接入多個網(wǎng)絡(luò)的接口，這類移動終端被稱作多模終端。多模終端能夠在不同網(wǎng)絡(luò)間靈活切換，用戶在移動過程中，多模終端可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號強度、傳輸速率等因素，自動從Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)切換到4G網(wǎng)絡(luò)，確保通信的連續(xù)性和穩(wěn)定性，滿足用戶在不同場景下的通信需求。網(wǎng)絡(luò)融合也是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的重要特點。它將多種不同的無線接入技術(shù)進(jìn)行融合，使得不同網(wǎng)絡(luò)之間能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通和資源共享。不同網(wǎng)絡(luò)在覆蓋范圍、傳輸速率、功耗等方面各有優(yōu)劣，通過網(wǎng)絡(luò)融合，可以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢。例如，無線局域網(wǎng)（Wi-Fi）具有傳輸速率高、成本低的特點，適合在室內(nèi)熱點區(qū)域提供高速數(shù)據(jù)服務(wù)；而公眾移動通信網(wǎng)（如4G、5G）則具有覆蓋范圍廣、移動性支持好的優(yōu)勢，能夠滿足用戶在移動過程中的通信需求。將Wi-Fi和4G/5G網(wǎng)絡(luò)融合后，用戶在室內(nèi)可以優(yōu)先使用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)，享受高速穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；在室外移動時，則可以切換到4G/5G網(wǎng)絡(luò)，保持通信的不間斷。此外，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)還具有高度的靈活性和適應(yīng)性。它能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場景和用戶需求，靈活地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置和資源分配。在智能工廠中，不同的生產(chǎn)設(shè)備對網(wǎng)絡(luò)的要求各不相同，一些設(shè)備需要低延遲、高可靠性的網(wǎng)絡(luò)連接，以保證生產(chǎn)的準(zhǔn)確性和及時性；而另一些設(shè)備則對帶寬要求較高，用于傳輸大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)這些設(shè)備的需求，合理地分配網(wǎng)絡(luò)資源，為不同設(shè)備提供定制化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，確保整個生產(chǎn)過程的高效運行。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的自組織和自優(yōu)化能力也不容忽視。它能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶行為自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置和參數(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自組織和自優(yōu)化。通過收集和分析網(wǎng)絡(luò)中的各種數(shù)據(jù)，如信號強度、用戶流量分布、設(shè)備負(fù)載等，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以實時了解網(wǎng)絡(luò)的運行狀況，并根據(jù)這些信息自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，如功率控制、頻譜分配、用戶調(diào)度等，以提高網(wǎng)絡(luò)的性能和效率。當(dāng)某個區(qū)域的用戶數(shù)量突然增加時，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以自動調(diào)整該區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)資源分配，增加帶寬和信號強度，以滿足用戶的通信需求，確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運行。2.1.2異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程與應(yīng)用場景異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)90年代。1995年，美國加州大學(xué)伯克利分校發(fā)起的BARWAN（BayAreaResearchWirelessAccessNetwork）項目，首次將相互重疊的不同類型網(wǎng)絡(luò)融合起來，構(gòu)建了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，旨在滿足未來終端的業(yè)務(wù)多樣性需求。此后，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)在無線通信領(lǐng)域逐漸受到廣泛關(guān)注，成為下一代無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。眾多國際標(biāo)準(zhǔn)化組織和研究機構(gòu)，如3GPP、IEEE802.21工作組等，都對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)展開了深入研究，推動了相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善。在發(fā)展初期，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)主要聚焦于不同無線接入技術(shù)的融合和共存，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場需求的推動，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景日益豐富，其發(fā)展也進(jìn)入了新的階段。如今，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在智能交通領(lǐng)域，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。車輛通過多種無線接入技術(shù)與周圍環(huán)境進(jìn)行通信，實現(xiàn)車與車（V2V）、車與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）之間的信息交互。車聯(lián)網(wǎng)中，車輛可以通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)（如4G、5G）與云端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，獲取實時路況信息、交通預(yù)警等；同時，利用短距離無線通信技術(shù)（如DSRC、藍(lán)牙）與周邊車輛和路邊基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行通信，實現(xiàn)車輛之間的協(xié)同駕駛、智能避障等功能，提高交通安全性和效率，減少交通擁堵。智能家居領(lǐng)域也是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用場景之一。家庭中的各種智能設(shè)備，如智能家電、智能安防設(shè)備、智能照明系統(tǒng)等，通過不同的無線接入技術(shù)連接到家庭網(wǎng)絡(luò)中，實現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)互通和智能化控制。智能音箱可以通過Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)連接到互聯(lián)網(wǎng)，獲取音樂、新聞等信息，并通過藍(lán)牙或ZigBee技術(shù)與其他智能設(shè)備進(jìn)行交互，用戶可以通過語音指令控制燈光的開關(guān)、調(diào)節(jié)空調(diào)溫度、查詢家電運行狀態(tài)等，為用戶提供便捷、舒適的家居生活體驗。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)工廠內(nèi)各種設(shè)備的無縫連接和協(xié)同工作。不同類型的工業(yè)設(shè)備，如傳感器、控制器、執(zhí)行器等，往往采用不同的通信協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以將這些設(shè)備整合到一個統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)平臺上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集、傳輸和分析，為工業(yè)生產(chǎn)的智能化管理和優(yōu)化提供支持。在智能制造工廠中，通過異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，生產(chǎn)線上的設(shè)備可以實時將生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒肟刂葡到y(tǒng)，系統(tǒng)根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析，及時調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。此外，在醫(yī)療、教育、金融等領(lǐng)域，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)也都有著廣泛的應(yīng)用。在遠(yuǎn)程醫(yī)療中，醫(yī)生可以通過異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)實時獲取患者的生命體征數(shù)據(jù)、病歷信息等，實現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷和治療；在遠(yuǎn)程教育中，學(xué)生可以通過不同的網(wǎng)絡(luò)接入方式，隨時隨地獲取在線課程資源，與教師和其他學(xué)生進(jìn)行互動交流；在金融領(lǐng)域，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以保障金融機構(gòu)的全球通信和數(shù)據(jù)傳輸，確保交易的安全和高效進(jìn)行。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)的不斷發(fā)展，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景還將不斷拓展，為各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展提供強大的支撐。2.2無線預(yù)存儲技術(shù)2.2.1無線預(yù)存儲的原理與機制無線預(yù)存儲技術(shù)的核心原理是根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)、內(nèi)容流行度以及網(wǎng)絡(luò)的實時狀況，提前將用戶可能請求的內(nèi)容存儲在網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點，如基站、接入點或用戶終端設(shè)備等。這種技術(shù)旨在通過將內(nèi)容靠近用戶存儲，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x和時間，從而提高用戶獲取內(nèi)容的速度，降低網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲，提升用戶體驗。無線預(yù)存儲的實現(xiàn)依賴于有效的緩存策略。常見的緩存策略包括基于流行度的緩存策略、基于用戶偏好的緩存策略以及基于預(yù)測的緩存策略?；诹餍卸鹊木彺娌呗允亲顬槌Ｓ玫囊环N策略，它根據(jù)內(nèi)容的流行度指標(biāo)，將熱門內(nèi)容優(yōu)先存儲在緩存中。通過分析大量的用戶請求數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出不同內(nèi)容的請求頻率，將請求頻率高的內(nèi)容定義為熱門內(nèi)容，并將其存儲在靠近用戶的緩存節(jié)點上。例如，在視頻流媒體服務(wù)中，通過對用戶觀看歷史的分析，發(fā)現(xiàn)某些熱門電視劇、電影的觀看次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他內(nèi)容，就可以將這些熱門視頻預(yù)先存儲在基站或Wi-Fi接入點的緩存中，當(dāng)用戶請求這些視頻時，無需從遠(yuǎn)程的服務(wù)器獲取，直接從附近的緩存節(jié)點即可快速獲取，大大減少了傳輸延遲?；谟脩羝玫木彺娌呗詣t是根據(jù)每個用戶的個性化偏好來進(jìn)行內(nèi)容緩存。通過收集和分析用戶的行為數(shù)據(jù)，如瀏覽歷史、搜索記錄、點贊收藏等信息，建立用戶的偏好模型，然后根據(jù)用戶的偏好模型，將用戶可能感興趣的內(nèi)容預(yù)先存儲在緩存中。對于一個經(jīng)常關(guān)注科技新聞的用戶，系統(tǒng)可以根據(jù)其偏好模型，提前將相關(guān)的科技資訊文章、視頻等內(nèi)容存儲在其附近的緩存節(jié)點上，當(dāng)用戶請求相關(guān)內(nèi)容時，能夠快速得到響應(yīng)。基于預(yù)測的緩存策略結(jié)合了機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過對用戶行為和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的實時監(jiān)測與分析，預(yù)測用戶未來的請求，并提前將預(yù)測到的內(nèi)容存儲在緩存中。利用時間序列分析算法對用戶在不同時間段的請求模式進(jìn)行分析，預(yù)測用戶在未來某個時間段內(nèi)可能請求的內(nèi)容；或者利用深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合用戶的位置信息、移動軌跡、歷史請求數(shù)據(jù)等多維度信息，對用戶的請求行為進(jìn)行建模和預(yù)測，從而實現(xiàn)更精準(zhǔn)的內(nèi)容預(yù)存儲。在用戶進(jìn)入某個商場時，系統(tǒng)根據(jù)其歷史行為和當(dāng)前位置信息，預(yù)測用戶可能會查詢商場內(nèi)的店鋪信息、促銷活動等內(nèi)容，提前將這些信息存儲在商場內(nèi)的基站緩存中，當(dāng)用戶發(fā)出請求時，能夠迅速提供相關(guān)信息。除了緩存策略，無線預(yù)存儲還涉及內(nèi)容更新機制。由于內(nèi)容的流行度和用戶需求是動態(tài)變化的，為了保證緩存中的內(nèi)容始終是用戶最需要的，需要定期對緩存內(nèi)容進(jìn)行更新。內(nèi)容更新機制通常包括基于時間的更新和基于事件的更新?；跁r間的更新是按照一定的時間間隔，對緩存中的內(nèi)容進(jìn)行檢查和更新。每隔一段時間（如一天、一周），重新評估內(nèi)容的流行度和用戶需求，將不再熱門或不再符合用戶需求的內(nèi)容從緩存中刪除，同時將新的熱門內(nèi)容或符合用戶需求的內(nèi)容添加到緩存中?；谑录母聞t是當(dāng)某些特定事件發(fā)生時，觸發(fā)緩存內(nèi)容的更新。當(dāng)一部新的熱門電影上映時，系統(tǒng)會立即將該電影的相關(guān)內(nèi)容添加到緩存中，并根據(jù)用戶的反饋和請求情況，動態(tài)調(diào)整緩存中該電影的存儲策略；或者當(dāng)用戶的偏好發(fā)生明顯變化時，如用戶突然開始關(guān)注某個新的領(lǐng)域，系統(tǒng)會及時更新緩存內(nèi)容，以滿足用戶的新需求。通過合理的緩存策略和內(nèi)容更新機制，無線預(yù)存儲技術(shù)能夠在有限的存儲資源下，最大限度地提高內(nèi)容的命中率，為用戶提供高效、快速的內(nèi)容服務(wù)。2.2.2無線預(yù)存儲在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的作用與挑戰(zhàn)在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，無線預(yù)存儲技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)。無線預(yù)存儲技術(shù)對緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞具有顯著作用。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，用戶對數(shù)據(jù)的需求呈爆發(fā)式增長，網(wǎng)絡(luò)流量急劇增加，尤其是在一些熱點區(qū)域，如商業(yè)區(qū)、學(xué)校、辦公區(qū)等，網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象日益嚴(yán)重。無線預(yù)存儲技術(shù)通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點預(yù)先存儲用戶可能請求的內(nèi)容，當(dāng)用戶發(fā)起請求時，無需經(jīng)過核心網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)，而是直接從附近的邊緣節(jié)點獲取，大大減少了核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸量，從而有效緩解了網(wǎng)絡(luò)擁塞。在一個大型商場中，眾多用戶同時請求觀看熱門視頻或下載應(yīng)用程序，如果沒有無線預(yù)存儲技術(shù)，這些請求都需要通過核心網(wǎng)絡(luò)傳輸，會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，數(shù)據(jù)傳輸速度變慢。而采用無線預(yù)存儲技術(shù)后，熱門視頻和常用應(yīng)用程序已預(yù)先存儲在商場內(nèi)的基站或Wi-Fi接入點的緩存中，用戶可以直接從這些邊緣節(jié)點獲取，減輕了核心網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)，保障了網(wǎng)絡(luò)的流暢運行。降低傳輸延遲也是無線預(yù)存儲技術(shù)的重要優(yōu)勢之一。在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，用戶請求的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過多個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的傳輸，從遠(yuǎn)程服務(wù)器傳輸?shù)胶诵木W(wǎng)絡(luò)，再傳輸?shù)接脩舾浇幕净蚪尤朦c，這一過程會產(chǎn)生較大的傳輸延遲。對于實時性要求較高的應(yīng)用，如在線視頻直播、在線游戲等，傳輸延遲會嚴(yán)重影響用戶體驗。無線預(yù)存儲技術(shù)將內(nèi)容提前存儲在靠近用戶的邊緣節(jié)點，大大縮短了數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x和時間，降低了傳輸延遲。在在線視頻直播中，觀眾可以快速加載視頻內(nèi)容，減少卡頓現(xiàn)象，實現(xiàn)流暢觀看；在在線游戲中，玩家能夠及時接收游戲數(shù)據(jù)，做出快速反應(yīng)，提升游戲體驗。然而，無線預(yù)存儲在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中也面臨著一些挑戰(zhàn)。存儲容量限制是一個突出問題。網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點的存儲資源通常是有限的，如基站、接入點等設(shè)備的存儲容量相對較小，難以存儲大量的內(nèi)容。在有限的存儲容量下，如何選擇最有價值的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)存儲，成為了關(guān)鍵問題。如果存儲的內(nèi)容不能滿足用戶的實際需求，就會導(dǎo)致內(nèi)容命中率低，無法充分發(fā)揮無線預(yù)存儲的優(yōu)勢。為了解決存儲容量限制問題，一些研究提出了分布式存儲和緩存協(xié)作的方法，通過多個邊緣節(jié)點之間的協(xié)作，實現(xiàn)存儲資源的共享和優(yōu)化利用。不同基站之間可以根據(jù)用戶需求和內(nèi)容流行度，相互共享緩存內(nèi)容，提高整體的存儲效率。內(nèi)容命中率低也是無線預(yù)存儲面臨的一大挑戰(zhàn)。盡管采用了各種緩存策略和預(yù)測算法，但由于用戶需求的多樣性和不確定性，以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的動態(tài)變化，仍然難以保證緩存中的內(nèi)容能夠準(zhǔn)確命中用戶的請求。用戶的興趣愛好和行為模式可能會隨時發(fā)生變化，而且不同用戶之間的需求差異較大，這使得準(zhǔn)確預(yù)測用戶的請求變得困難。如果內(nèi)容命中率低，就會導(dǎo)致用戶仍然需要從遠(yuǎn)程服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)，無法達(dá)到降低傳輸延遲和緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞的目的。為了提高內(nèi)容命中率，需要進(jìn)一步改進(jìn)緩存策略和預(yù)測算法，結(jié)合更多的用戶信息和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的內(nèi)容預(yù)存儲。利用人工智能技術(shù)，對用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，建立更準(zhǔn)確的用戶需求模型，從而提高內(nèi)容命中率。2.3邊緣計算技術(shù)2.3.1邊緣計算的概念與架構(gòu)邊緣計算是一種分布式計算架構(gòu)，其核心概念是將計算、存儲和數(shù)據(jù)處理任務(wù)從傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心遷移到靠近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點。這些邊緣節(jié)點可以是各種智能設(shè)備，如智能手機、平板電腦、智能家居設(shè)備、工業(yè)傳感器、基站、路由器等。邊緣計算的目的是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭附近進(jìn)行處理，從而減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，同時降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。邊緣計算的架構(gòu)主要由邊緣設(shè)備層、邊緣服務(wù)器層和核心云平臺層組成。邊緣設(shè)備層處于架構(gòu)的最底層，是直接與物理世界交互的設(shè)備，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和初步處理。智能家居中的各種傳感器（如溫度傳感器、濕度傳感器、門窗傳感器等）實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)；工業(yè)生產(chǎn)線上的設(shè)備通過傳感器收集設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在邊緣設(shè)備層進(jìn)行簡單的預(yù)處理后，再傳輸?shù)缴蠈舆M(jìn)行進(jìn)一步處理。邊緣服務(wù)器層位于邊緣設(shè)備層和核心云平臺層之間，是邊緣計算的核心部分。它具有一定的計算和存儲能力，能夠?qū)碜赃吘壴O(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和分析。邊緣服務(wù)器可以運行各種應(yīng)用程序和服務(wù)，如數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)模型推理等。在智能交通系統(tǒng)中，路邊的邊緣服務(wù)器可以實時處理來自車輛和交通傳感器的大量數(shù)據(jù)，如交通流量、車速、車輛位置等信息，通過分析這些數(shù)據(jù)，實現(xiàn)交通信號燈的智能控制、交通擁堵預(yù)測和疏導(dǎo)等功能。邊緣服務(wù)器還可以根據(jù)用戶的需求和網(wǎng)絡(luò)狀況，將部分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸?shù)胶诵脑破脚_進(jìn)行更復(fù)雜的處理和存儲。核心云平臺層處于架構(gòu)的最頂層，具有強大的計算、存儲和數(shù)據(jù)處理能力。它主要負(fù)責(zé)處理那些需要大量計算資源和存儲資源的任務(wù)，以及對全局?jǐn)?shù)據(jù)的管理和分析。核心云平臺可以提供各種云服務(wù)，如云計算、云存儲、大數(shù)據(jù)分析、人工智能訓(xùn)練等。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，核心云平臺可以對來自各個工廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值，為企業(yè)的決策提供支持。核心云平臺還可以與邊緣服務(wù)器進(jìn)行協(xié)同工作，將經(jīng)過訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型下發(fā)到邊緣服務(wù)器，使其能夠在本地進(jìn)行更高效的推理和決策。邊緣計算的計算模型主要包括本地計算、協(xié)作計算和卸載計算。本地計算是指邊緣設(shè)備在本地完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)，無需將數(shù)據(jù)傳輸?shù)狡渌O(shè)備或服務(wù)器。智能手表可以在本地實時處理用戶的心率、運動步數(shù)等數(shù)據(jù)，并顯示在表盤上，為用戶提供即時反饋。協(xié)作計算是指多個邊緣設(shè)備或邊緣服務(wù)器之間通過協(xié)作共同完成計算任務(wù)。在一個智能工廠中，多個生產(chǎn)設(shè)備的邊緣設(shè)備可以相互協(xié)作，共同處理生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化和協(xié)同控制。卸載計算是指將邊緣設(shè)備的計算任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器或核心云平臺上進(jìn)行處理。當(dāng)邊緣設(shè)備的計算能力不足時，如智能手機在運行大型游戲或進(jìn)行復(fù)雜的圖像識別任務(wù)時，可以將部分計算任務(wù)卸載到附近的邊緣服務(wù)器或云端，利用其強大的計算能力來完成任務(wù)，提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。2.3.2邊緣計算在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)勢與面臨的問題在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，邊緣計算展現(xiàn)出諸多顯著優(yōu)勢。實時性強是其突出優(yōu)勢之一。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，存在大量對實時性要求極高的應(yīng)用場景，如自動駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療手術(shù)、工業(yè)自動化控制等。以自動駕駛為例，車輛在行駛過程中，需要通過各種傳感器（如攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等）實時采集大量的環(huán)境數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)必須在極短的時間內(nèi)進(jìn)行處理，以便車輛能夠及時做出駕駛決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)向等。如果將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，由于網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲的存在，可能會導(dǎo)致決策滯后，從而引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。而邊緣計算將計算任務(wù)放在靠近數(shù)據(jù)源的車輛本地或路邊的邊緣服務(wù)器上進(jìn)行處理，大大減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲，能夠?qū)崿F(xiàn)對環(huán)境數(shù)據(jù)的實時分析和決策，保障了自動駕駛的安全性和可靠性。隱私保護(hù)也是邊緣計算在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的重要優(yōu)勢。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，涉及大量用戶的隱私數(shù)據(jù)，如醫(yī)療健康數(shù)據(jù)、金融交易數(shù)據(jù)、個人身份信息等。這些數(shù)據(jù)如果傳輸?shù)竭h(yuǎn)程的云端進(jìn)行處理，存在數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。邊緣計算可以在本地對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，只將經(jīng)過處理的結(jié)果傳輸?shù)皆贫?，減少了數(shù)據(jù)在傳輸過程中的暴露風(fēng)險，更好地保護(hù)了用戶的隱私。在醫(yī)療領(lǐng)域，患者的電子病歷、生命體征數(shù)據(jù)等可以在醫(yī)院的邊緣服務(wù)器上進(jìn)行初步處理和分析，只有經(jīng)過脫敏和加密的匯總數(shù)據(jù)才會傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行進(jìn)一步分析和存儲，有效防止了患者隱私數(shù)據(jù)的泄露。此外，邊緣計算還能有效降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，如果所有的數(shù)據(jù)都傳輸?shù)胶诵木W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)帶寬的嚴(yán)重?fù)矶?，影響網(wǎng)絡(luò)的正常運行。邊緣計算在靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，只將必要的數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶诵木W(wǎng)絡(luò)，大大減少了數(shù)據(jù)傳輸量，降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，大量的傳感器設(shè)備會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，通過邊緣計算在本地對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、聚合和分析，只將關(guān)鍵信息傳輸?shù)皆贫?，能夠有效緩解網(wǎng)絡(luò)帶寬的緊張狀況，提高網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率。然而，邊緣計算在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中也面臨著一系列問題。資源受限是一個主要問題。邊緣節(jié)點通常資源有限，其計算能力、存儲容量和能源供應(yīng)都相對較弱。與大型數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器相比，智能手機、傳感器等邊緣設(shè)備的計算能力和存儲容量要小得多，而且電池續(xù)航能力也有限。這就限制了邊緣計算能夠處理的任務(wù)類型和規(guī)模，對于一些復(fù)雜的計算任務(wù)和大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲需求，邊緣節(jié)點往往難以滿足。為了解決資源受限問題，需要研究資源優(yōu)化利用和協(xié)同技術(shù)，如采用分布式計算、緩存技術(shù)、節(jié)能算法等，提高邊緣節(jié)點的資源利用率。網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定也是邊緣計算面臨的挑戰(zhàn)之一。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，由于存在多種不同類型的網(wǎng)絡(luò)接入方式，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜多變，網(wǎng)絡(luò)信號的強度、傳輸速率和穩(wěn)定性都可能受到多種因素的影響，如地理位置、天氣條件、用戶移動等。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時，可能會導(dǎo)致邊緣節(jié)點與核心云平臺之間的數(shù)據(jù)傳輸中斷或延遲增加，影響邊緣計算的性能和可靠性。在偏遠(yuǎn)地區(qū)，網(wǎng)絡(luò)信號可能較弱，容易出現(xiàn)信號中斷的情況；在用戶移動過程中，網(wǎng)絡(luò)切換也可能導(dǎo)致短暫的連接中斷。為了應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定問題，需要研究自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和容錯機制，如采用多鏈路通信、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和自適應(yīng)調(diào)整等方法，確保邊緣計算在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的穩(wěn)定運行。此外，邊緣計算還面臨著安全和隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)。雖然邊緣計算在一定程度上有助于保護(hù)隱私，但在邊緣節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時，也面臨著數(shù)據(jù)被篡改、竊取和惡意攻擊的風(fēng)險。邊緣設(shè)備的安全防護(hù)能力相對較弱，容易成為黑客攻擊的目標(biāo)。如果邊緣節(jié)點的安全措施不到位，攻擊者可能會入侵邊緣設(shè)備，篡改數(shù)據(jù)或竊取用戶隱私信息。為了保障邊緣計算的安全和隱私，需要研究更有效的安全防護(hù)技術(shù)，如加密技術(shù)、身份認(rèn)證、訪問控制、入侵檢測等，確保邊緣計算系統(tǒng)的安全性和可靠性。2.4匹配博弈理論2.4.1匹配博弈的基本概念與模型匹配博弈是博弈論的一個重要分支，它主要研究在多個參與者之間如何進(jìn)行資源的分配或?qū)ο蟮钠ヅ洌詫崿F(xiàn)各自的目標(biāo)或效用最大化。在匹配博弈中，通常涉及兩個或多個集合的參與者，每個參與者對其他集合中的參與者都有一定的偏好關(guān)系，通過匹配過程，將不同集合的參與者進(jìn)行配對，使得整體的匹配結(jié)果達(dá)到某種意義上的最優(yōu)。以雙邊匹配博弈為例，假設(shè)有兩個集合，集合A代表求職者，集合B代表招聘企業(yè)。每個求職者對不同的招聘企業(yè)有自己的偏好順序，比如求職者A1可能更傾向于進(jìn)入企業(yè)B1工作，因為B1提供的薪資待遇、職業(yè)發(fā)展機會等更符合他的期望；而企業(yè)B1也對不同的求職者有自己的偏好，可能更看重求職者A1的專業(yè)技能和工作經(jīng)驗。通過匹配過程，將求職者和招聘企業(yè)進(jìn)行配對，目標(biāo)是找到一種匹配方式，使得雙方的滿意度都能達(dá)到較高水平，或者實現(xiàn)某種全局最優(yōu)的目標(biāo)，如整體匹配的穩(wěn)定性和效率。在匹配博弈中，偏好關(guān)系是一個關(guān)鍵概念。參與者的偏好關(guān)系反映了他們對不同匹配對象的喜好程度。偏好關(guān)系可以用多種方式表示，常見的是偏好列表。在上述求職與招聘的例子中，求職者A1的偏好列表可能是[B1,B2,B3]，表示他最希望進(jìn)入企業(yè)B1，其次是B2，最后是B3；企業(yè)B1的偏好列表可能是[A1,A3,A2]，表示它最看好求職者A1，其次是A3，然后是A2。偏好關(guān)系的確定通?；趨⑴c者對各種因素的綜合考慮，如在無線預(yù)存儲和邊緣計算的匹配中，用戶可能會根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的存儲容量、計算能力、傳輸延遲、服務(wù)價格等因素來確定對不同節(jié)點的偏好；而網(wǎng)絡(luò)節(jié)點則會根據(jù)用戶的請求類型、數(shù)據(jù)量、支付意愿等因素來確定對不同用戶的偏好。匹配結(jié)果是匹配博弈的最終輸出，它描述了不同集合參與者之間的配對情況。匹配結(jié)果可以分為穩(wěn)定匹配和非穩(wěn)定匹配。穩(wěn)定匹配是指在當(dāng)前匹配結(jié)果下，不存在任何兩個參與者，他們都更傾向于與對方匹配而不是當(dāng)前的匹配對象。在求職與招聘的例子中，如果當(dāng)前的匹配結(jié)果是A1與B1匹配，A2與B2匹配，A3與B3匹配，并且不存在這樣的一對求職者和企業(yè)，比如A2和B1，使得A2更希望與B1匹配，同時B1也更希望與A2匹配，那么這個匹配結(jié)果就是穩(wěn)定的。穩(wěn)定匹配是匹配博弈中追求的一種理想結(jié)果，因為它能夠保證匹配的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。經(jīng)典的匹配博弈模型有很多，其中Gale-Shapley算法是最為著名的雙邊匹配模型之一。該算法由DavidGale和LloydShapley于1962年提出，用于解決雙邊匹配問題，如婚姻匹配、學(xué)生分配到學(xué)校等。在婚姻匹配問題中，假設(shè)有n個男性和n個女性，每個男性對所有女性有一個偏好列表，每個女性對所有男性也有一個偏好列表。Gale-Shapley算法的基本思想是通過迭代的方式進(jìn)行匹配。在每一輪中，未匹配的男性向他偏好列表中排名最靠前的未拒絕他的女性求婚，女性根據(jù)自己的偏好列表決定是否接受求婚。如果女性當(dāng)前沒有匹配對象，或者她更喜歡當(dāng)前求婚的男性而不是她現(xiàn)有的匹配對象，她就會接受求婚，并與新的求婚者匹配，同時拒絕原來的匹配對象（如果有）。這個過程不斷重復(fù)，直到所有男性和女性都匹配成功。Gale-Shapley算法能夠在有限輪次內(nèi)找到一個穩(wěn)定的匹配結(jié)果，并且該算法具有一些良好的性質(zhì)，如男性最優(yōu)性和女性最優(yōu)性。在男性向女性求婚的版本中，得到的匹配結(jié)果對于男性來說是最優(yōu)的，即每個男性在所有可能的穩(wěn)定匹配中都能得到他最偏好的匹配對象；而對于女性來說，這個匹配結(jié)果是最差的穩(wěn)定匹配，即每個女性在所有穩(wěn)定匹配中得到的匹配對象是她最不喜歡的（在穩(wěn)定匹配的前提下）。Gale-Shapley算法為解決雙邊匹配問題提供了一種有效的方法，其思想和方法在許多實際應(yīng)用中得到了廣泛的借鑒和應(yīng)用。2.4.2匹配博弈在網(wǎng)絡(luò)資源分配中的應(yīng)用原理在網(wǎng)絡(luò)資源分配中，匹配博弈可以有效地解決資源與用戶需求之間的匹配問題，實現(xiàn)資源的合理分配，提高資源利用率和用戶滿意度。以異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的無線預(yù)存儲和邊緣計算資源分配為例，網(wǎng)絡(luò)中的邊緣節(jié)點（如基站、接入點等）擁有存儲和計算資源，而用戶有數(shù)據(jù)存儲和計算任務(wù)的需求。將邊緣節(jié)點和用戶看作匹配博弈中的兩個參與者集合，邊緣節(jié)點希望將自己的資源分配給能夠帶來最大收益的用戶，用戶則希望獲得最符合自己需求的邊緣節(jié)點資源。在無線預(yù)存儲場景中，用戶對內(nèi)容的需求各不相同，不同的用戶可能對不同的視頻、音頻、文件等內(nèi)容有偏好。邊緣節(jié)點的存儲容量有限，需要決定存儲哪些內(nèi)容以滿足用戶的需求。通過匹配博弈，將用戶的內(nèi)容需求與邊緣節(jié)點的存儲資源進(jìn)行匹配?？梢愿鶕?jù)用戶的歷史請求數(shù)據(jù)和實時行為，構(gòu)建用戶對不同內(nèi)容的偏好關(guān)系，以及邊緣節(jié)點對不同用戶請求的偏好關(guān)系。如果某個邊緣節(jié)點存儲了大量的熱門視頻內(nèi)容，而有一群用戶經(jīng)常請求觀看熱門視頻，那么通過匹配博弈，將這些用戶與該邊緣節(jié)點進(jìn)行匹配，使得用戶能夠快速獲取到自己需要的視頻內(nèi)容，同時邊緣節(jié)點的存儲資源也得到了有效利用。在邊緣計算資源分配中，用戶的計算任務(wù)具有不同的計算量、實時性要求和優(yōu)先級。邊緣節(jié)點的計算能力和帶寬資源有限，需要合理地分配這些資源給不同的用戶任務(wù)。將用戶任務(wù)和邊緣節(jié)點看作匹配博弈的參與者，用戶任務(wù)根據(jù)自身的需求（如計算量、實時性要求等）對不同的邊緣節(jié)點有偏好，邊緣節(jié)點根據(jù)自身的資源狀況和收益最大化原則對不同的用戶任務(wù)有偏好。對于一個實時性要求極高的計算任務(wù)，如自動駕駛中的環(huán)境感知數(shù)據(jù)處理任務(wù)，它更傾向于分配到計算能力強、網(wǎng)絡(luò)延遲低的邊緣節(jié)點上；而邊緣節(jié)點在資源有限的情況下，也更愿意接受那些能夠帶來較高收益（如支付較高費用或?qū)ο到y(tǒng)整體性能提升較大）的任務(wù)。通過匹配博弈算法，如雙邊匹配算法或多邊匹配算法，可以找到一種最優(yōu)的匹配方案，使得用戶任務(wù)能夠得到最合適的邊緣節(jié)點資源，邊緣節(jié)點也能夠充分利用自己的資源，提高系統(tǒng)的整體性能。匹配博弈在網(wǎng)絡(luò)資源分配中的應(yīng)用通常包括以下幾個步驟。對網(wǎng)絡(luò)資源和用戶需求進(jìn)行建模，明確資源的類型、數(shù)量、特性以及用戶需求的類型、數(shù)量和要求。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，需要詳細(xì)描述不同類型邊緣節(jié)點的存儲容量、計算能力、帶寬等資源參數(shù)，以及用戶的內(nèi)容請求、計算任務(wù)的計算量、實時性要求等需求參數(shù)。然后，根據(jù)資源和需求的特點，構(gòu)建參與者之間的偏好關(guān)系。通過分析用戶的歷史行為、需求特點以及邊緣節(jié)點的資源狀況和收益目標(biāo)，確定用戶對不同邊緣節(jié)點的偏好和邊緣節(jié)點對不同用戶的偏好。選擇合適的匹配博弈算法，如Gale-Shapley算法、匈牙利算法等，對參與者進(jìn)行匹配，找到最優(yōu)或次優(yōu)的匹配結(jié)果。對匹配結(jié)果進(jìn)行評估和優(yōu)化，根據(jù)實際的網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)（如資源利用率、用戶滿意度、系統(tǒng)吞吐量等）對匹配結(jié)果進(jìn)行評估，如有必要，對匹配算法或偏好關(guān)系進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)資源分配的效果。通過這些步驟，匹配博弈能夠在網(wǎng)絡(luò)資源分配中發(fā)揮重要作用，實現(xiàn)資源的高效利用和用戶服務(wù)質(zhì)量的提升。三、基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的無線預(yù)存儲匹配博弈算法設(shè)計3.1系統(tǒng)模型構(gòu)建3.1.1網(wǎng)絡(luò)模型本研究構(gòu)建的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型涵蓋了多種無線接入技術(shù)，包括蜂窩網(wǎng)絡(luò)（如4G、5G）、無線局域網(wǎng)（Wi-Fi）以及其他可能的接入技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)中包含宏基站（MacroBaseStation，MBS）、微基站（MicroBaseStation，SBS）和Wi-Fi接入點（Wi-FiAccessPoint，WAP）等不同類型的基站，它們在覆蓋范圍、傳輸速率和功率消耗等方面存在差異。宏基站具有較大的覆蓋范圍，一般可達(dá)數(shù)公里，能夠為大面積區(qū)域提供基本的網(wǎng)絡(luò)覆蓋，但傳輸速率相對較低，適用于滿足用戶在移動過程中的基本通信需求。微基站的覆蓋范圍較小，通常在幾百米以內(nèi)，但其傳輸速率較高，能夠為熱點區(qū)域（如商場、寫字樓等）的用戶提供高速的數(shù)據(jù)服務(wù)。Wi-Fi接入點則主要用于室內(nèi)環(huán)境，提供短距離、高帶寬的網(wǎng)絡(luò)連接，適合用戶在室內(nèi)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)膱鼍?，如觀看高清視頻、下載大型文件等。同時，網(wǎng)絡(luò)中存在大量的用戶設(shè)備（UserEquipment，UE），這些設(shè)備具有不同的移動性和業(yè)務(wù)需求。一些用戶設(shè)備可能處于高速移動狀態(tài)，如在高速公路上行駛的車輛中的用戶設(shè)備，它們對網(wǎng)絡(luò)的移動性支持要求較高，需要能夠在不同基站之間快速切換，以保持通信的連續(xù)性。而另一些用戶設(shè)備可能處于相對靜止的狀態(tài)，如辦公室或家庭中的用戶設(shè)備，它們對網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和帶寬要求較高，更關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群唾|(zhì)量。用戶設(shè)備的業(yè)務(wù)需求也各不相同，包括語音通話、視頻流媒體、在線游戲、文件下載等多種類型。不同的業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)（如延遲、帶寬、丟包率等）有不同的要求。語音通話對延遲較為敏感，要求網(wǎng)絡(luò)能夠提供低延遲的通信服務(wù)，以保證通話的流暢性；視頻流媒體則對帶寬要求較高，需要網(wǎng)絡(luò)能夠提供足夠的帶寬來支持高清視頻的播放，避免出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象；在線游戲?qū)ρ舆t和丟包率都有嚴(yán)格要求，任何一點網(wǎng)絡(luò)波動都可能影響游戲的體驗；文件下載則更注重網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率，希望能夠盡快完成文件的下載。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，不同類型的基站之間存在著復(fù)雜的干擾關(guān)系。宏基站和微基站之間可能存在同頻干擾，當(dāng)它們使用相同的頻段進(jìn)行通信時，信號之間會相互干擾，導(dǎo)致通信質(zhì)量下降。微基站和Wi-Fi接入點之間也可能存在干擾，因為它們的覆蓋范圍可能存在重疊，且工作頻段部分相同。為了減少干擾，需要合理地規(guī)劃基站的位置和頻段分配?？梢酝ㄟ^調(diào)整基站的發(fā)射功率、采用干擾協(xié)調(diào)技術(shù)（如功率控制、資源分配優(yōu)化等）來降低干擾的影響，提高網(wǎng)絡(luò)的性能。此外，用戶設(shè)備在不同基站之間的切換也是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的一個重要問題。當(dāng)用戶設(shè)備移動時，可能需要從一個基站切換到另一個基站，以獲得更好的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。切換過程需要保證通信的連續(xù)性和穩(wěn)定性，盡量減少切換延遲和丟包。為了實現(xiàn)高效的切換，需要建立完善的切換決策機制?？梢愿鶕?jù)用戶設(shè)備的位置、信號強度、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等因素來判斷是否需要進(jìn)行切換，并選擇最佳的目標(biāo)基站。還可以采用預(yù)切換技術(shù)，提前預(yù)測用戶設(shè)備的移動趨勢，在合適的時機進(jìn)行切換，以提高切換的成功率和效率。3.1.2用戶需求模型為了準(zhǔn)確描述用戶對內(nèi)容的需求特點，建立用戶需求模型是至關(guān)重要的。本研究通過分析用戶的歷史請求數(shù)據(jù)、行為模式以及實時狀態(tài)信息，構(gòu)建了全面的用戶需求模型。用戶的內(nèi)容需求具有明顯的時空特性。在時間維度上，不同時間段用戶對內(nèi)容的需求存在差異。在工作日的白天，用戶可能更傾向于請求與工作相關(guān)的內(nèi)容，如文檔、報告、會議資料等；而在晚上和周末，用戶則更多地關(guān)注娛樂內(nèi)容，如電影、電視劇、音樂等。通過對大量用戶在不同時間段的請求數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，可以得到不同類型內(nèi)容在不同時間段的請求概率分布。利用時間序列分析方法，對歷史請求數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，預(yù)測未來不同時間段用戶對各類內(nèi)容的需求趨勢，為無線預(yù)存儲提供時間維度上的決策依據(jù)。在空間維度上，用戶的位置也會影響其內(nèi)容需求。當(dāng)用戶處于商業(yè)區(qū)時，可能會對周邊商家的優(yōu)惠信息、店鋪位置導(dǎo)航等內(nèi)容有需求；而當(dāng)用戶處于旅游景區(qū)時，會更關(guān)注景點介紹、旅游攻略等內(nèi)容。為了捕捉這種空間特性，可以利用用戶設(shè)備的定位信息，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，分析不同地理位置下用戶的內(nèi)容需求模式。將地理區(qū)域劃分為不同的功能區(qū)域（如商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、旅游區(qū)等），統(tǒng)計每個區(qū)域內(nèi)用戶對不同類型內(nèi)容的請求頻率，建立用戶需求與地理位置的關(guān)聯(lián)模型。這樣，在進(jìn)行無線預(yù)存儲時，可以根據(jù)用戶的實時位置，有針對性地存儲相關(guān)內(nèi)容，提高內(nèi)容命中率。用戶的興趣偏好也是影響其內(nèi)容需求的重要因素。不同用戶具有不同的興趣愛好，有的用戶喜歡體育，可能經(jīng)常請求體育賽事直播、運動員資訊等內(nèi)容；有的用戶熱愛美食，會關(guān)注美食推薦、菜譜分享等信息。通過收集用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、點贊收藏等行為數(shù)據(jù)，可以建立用戶的興趣偏好模型。利用機器學(xué)習(xí)算法，如協(xié)同過濾算法、深度學(xué)習(xí)算法等，對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘用戶的興趣特征，將用戶劃分為不同的興趣群體。針對每個興趣群體，分析其對不同內(nèi)容的偏好程度，建立個性化的內(nèi)容需求模型。在無線預(yù)存儲過程中，根據(jù)用戶所屬的興趣群體，存儲符合其興趣偏好的內(nèi)容，滿足用戶的個性化需求。用戶的設(shè)備類型和網(wǎng)絡(luò)接入方式也會對內(nèi)容需求產(chǎn)生影響。不同類型的設(shè)備（如智能手機、平板電腦、智能電視等）具有不同的屏幕尺寸、分辨率和處理能力，這會導(dǎo)致用戶在不同設(shè)備上對內(nèi)容的需求有所不同。智能手機適合瀏覽新聞、社交媒體等內(nèi)容，用戶在手機上可能更關(guān)注簡潔明了的信息；而智能電視則更適合觀看高清視頻，用戶對視頻的畫質(zhì)和音質(zhì)要求較高。網(wǎng)絡(luò)接入方式也會影響用戶的內(nèi)容需求，當(dāng)用戶通過Wi-Fi接入網(wǎng)絡(luò)時，由于網(wǎng)絡(luò)帶寬較大，可能會更傾向于請求高清視頻、大型文件下載等對帶寬要求較高的內(nèi)容；而當(dāng)用戶通過移動數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)接入時，考慮到流量費用和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，可能會選擇較低分辨率的視頻或較小文件的下載。因此，在建立用戶需求模型時，需要考慮用戶設(shè)備類型和網(wǎng)絡(luò)接入方式等因素，為不同的用戶設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提供適配的內(nèi)容預(yù)存儲策略。3.1.3預(yù)存儲模型無線預(yù)存儲模型的設(shè)計旨在確定預(yù)存儲的內(nèi)容、位置和時機，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)化。在本研究中，綜合考慮用戶需求模型、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的存儲容量和通信能力等因素，構(gòu)建了高效的無線預(yù)存儲模型。對于預(yù)存儲的內(nèi)容選擇，依據(jù)用戶需求模型中分析得到的內(nèi)容流行度、時空特性和用戶興趣偏好等信息。將內(nèi)容按照流行度進(jìn)行排序，流行度高的內(nèi)容被認(rèn)為是更有可能被用戶請求的內(nèi)容，優(yōu)先考慮存儲。結(jié)合時間和空間因素，在不同的時間段和地理位置，根據(jù)用戶的需求特點選擇相應(yīng)的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)存儲。在工作日的辦公區(qū)域，提前存儲與工作相關(guān)的文檔、軟件更新等內(nèi)容；在周末的商業(yè)區(qū)，存儲周邊商家的促銷活動信息、美食推薦等內(nèi)容。針對用戶的興趣偏好，為不同興趣群體的用戶存儲符合其興趣的內(nèi)容，如為體育愛好者存儲體育賽事預(yù)告、精彩回放等內(nèi)容。預(yù)存儲的位置選擇也是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。網(wǎng)絡(luò)中的不同節(jié)點具有不同的存儲容量和通信能力，需要根據(jù)這些特點合理分配存儲任務(wù)。宏基站由于覆蓋范圍廣，但存儲容量相對有限，主要存儲一些流行度極高、通用性強的內(nèi)容，如熱門新聞、常用的系統(tǒng)軟件更新等，以滿足廣大用戶的基本需求。微基站和Wi-Fi接入點靠近用戶，存儲容量和傳輸速率相對較高，可以存儲一些針對特定區(qū)域或用戶群體的個性化內(nèi)容。在商場內(nèi)的微基站，可以存儲商場內(nèi)各店鋪的商品信息、優(yōu)惠活動等內(nèi)容，方便用戶在商場內(nèi)獲??；在家庭中的Wi-Fi接入點，可以根據(jù)家庭用戶的興趣偏好，存儲個性化的視頻、音樂等內(nèi)容。通過合理的位置選擇，能夠使預(yù)存儲的內(nèi)容更接近用戶，提高內(nèi)容的獲取速度。預(yù)存儲的時機選擇需要考慮多種因素，包括用戶的移動軌跡預(yù)測、內(nèi)容的時效性以及網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載情況。利用用戶設(shè)備的定位信息和移動歷史數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測用戶的移動軌跡。當(dāng)預(yù)測到用戶即將進(jìn)入某個區(qū)域時，提前在該區(qū)域的相關(guān)節(jié)點預(yù)存儲用戶可能需要的內(nèi)容。對于時效性較強的內(nèi)容，如新聞、賽事直播等，需要根據(jù)內(nèi)容的更新時間和用戶的可能請求時間，合理安排預(yù)存儲時機，確保用戶能夠獲取到最新的內(nèi)容。還需要考慮網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載情況，在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較低時進(jìn)行內(nèi)容預(yù)存儲，避免對正常的網(wǎng)絡(luò)通信造成影響。在深夜時段，網(wǎng)絡(luò)用戶較少，負(fù)載較低，可以利用這個時間段進(jìn)行大規(guī)模的內(nèi)容預(yù)存儲操作。為了實現(xiàn)高效的預(yù)存儲管理，引入了緩存替換策略。當(dāng)存儲節(jié)點的存儲空間不足時，需要選擇合適的內(nèi)容進(jìn)行替換。本研究采用基于綜合權(quán)重的緩存替換策略，綜合考慮內(nèi)容的流行度、剩余有效期、用戶請求頻率等因素，為每個存儲內(nèi)容計算一個綜合權(quán)重。流行度高、剩余有效期長、用戶請求頻率高的內(nèi)容具有較高的綜合權(quán)重，在緩存替換時，優(yōu)先保留綜合權(quán)重高的內(nèi)容，替換綜合權(quán)重低的內(nèi)容。通過這種緩存替換策略，能夠在有限的存儲資源下，保證緩存中始終存儲著最有價值的內(nèi)容，提高內(nèi)容命中率和網(wǎng)絡(luò)性能。3.2數(shù)學(xué)建模與問題分析3.2.1目標(biāo)函數(shù)確定本研究旨在通過構(gòu)建匹配博弈模型，實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中無線預(yù)存儲和邊緣計算資源的優(yōu)化分配，因此確定目標(biāo)函數(shù)時，綜合考慮了多個關(guān)鍵因素，以全面衡量算法的性能。首先，將最小化網(wǎng)絡(luò)傳輸成本作為重要目標(biāo)之一。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)傳輸涉及不同類型的網(wǎng)絡(luò)鏈路和節(jié)點，傳輸成本與數(shù)據(jù)量、傳輸距離、網(wǎng)絡(luò)帶寬等因素密切相關(guān)。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中有N個用戶設(shè)備（UE）和M個邊緣節(jié)點（EN），用戶設(shè)備i（i=1,2,\cdots,N）向邊緣節(jié)點j（j=1,2,\cdots,M）請求數(shù)據(jù)，設(shè)d_{ij}表示用戶設(shè)備i與邊緣節(jié)點j之間的數(shù)據(jù)傳輸量，c_{ij}表示單位數(shù)據(jù)量從用戶設(shè)備i傳輸?shù)竭吘壒?jié)點j的成本（包括帶寬租賃費用、能耗成本等），則網(wǎng)絡(luò)傳輸成本C_{trans}可以表示為：C_{trans}=\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{M}d_{ij}c_{ij}通過最小化C_{trans}，可以有效降低網(wǎng)絡(luò)運營成本，提高資源利用效率。在實際網(wǎng)絡(luò)中，對于一些數(shù)據(jù)量較大的文件傳輸任務(wù)，如果能夠?qū)⑵浞峙涞骄嚯x用戶較近、傳輸成本較低的邊緣節(jié)點進(jìn)行處理，就能顯著減少網(wǎng)絡(luò)傳輸成本。最大化用戶滿意度也是目標(biāo)函數(shù)的重要組成部分。用戶滿意度與多個因素相關(guān)，包括數(shù)據(jù)獲取的延遲、內(nèi)容命中率、服務(wù)質(zhì)量等。為了量化用戶滿意度，引入用戶滿意度指標(biāo)S_i，它可以表示為用戶對獲取數(shù)據(jù)的實際體驗與期望體驗的比值。假設(shè)用戶i對數(shù)據(jù)獲取的期望延遲為D_{i,exp}，實際延遲為D_{i,act}，期望內(nèi)容命中率為H_{i,exp}，實際命中率為H_{i,act}，則用戶滿意度指標(biāo)S_i可以定義為：S_i=\alpha\frac{H_{i,act}}{H_{i,exp}}+(1-\alpha)\frac{D_{i,exp}}{D_{i,act}}其中，\alpha為權(quán)重系數(shù)，取值范圍為[0,1]，用于平衡內(nèi)容命中率和延遲對用戶滿意度的影響。通過調(diào)整\alpha的值，可以根據(jù)不同應(yīng)用場景和用戶需求，靈活地確定內(nèi)容命中率和延遲在用戶滿意度中的相對重要性。對于實時性要求較高的應(yīng)用，如在線游戲、視頻會議等，可適當(dāng)增大(1-\alpha)的權(quán)重，以突出延遲對用戶滿意度的影響；而對于以內(nèi)容獲取為主的應(yīng)用，如文件下載、視頻點播等，可適當(dāng)增大\alpha的權(quán)重，強調(diào)內(nèi)容命中率的重要性。則總體用戶滿意度S_{total}可以表示為：S_{total}=\sum_{i=1}^{N}S_i最大化S_{total}能夠確保用戶在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中獲得更好的服務(wù)體驗，提高用戶對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的認(rèn)可度和忠誠度。此外，還考慮了最大化邊緣節(jié)點的資源利用率。邊緣節(jié)點的資源包括存儲容量、計算能力和帶寬等，合理利用這些資源對于提高網(wǎng)絡(luò)整體性能至關(guān)重要。設(shè)邊緣節(jié)點j的存儲容量為S_j，已使用的存儲容量為S_{j,used}，計算能力為C_j，已使用的計算能力為C_{j,used}，帶寬為B_j，已使用的帶寬為B_{j,used}，則邊緣節(jié)點j的資源利用率U_j可以表示為：U_j=\frac{S_{j,used}}{S_j}+\frac{C_{j,used}}{C_j}+\frac{B_{j,used}}{B_j}總體資源利用率U_{total}為：U_{total}=\sum_{j=1}^{M}U_j最大化U_{total}能夠充分發(fā)揮邊緣節(jié)點的資源潛力，避免資源浪費，提高網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)效益。綜合以上因素，構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)F為：F=\beta_1\frac{1}{C_{trans}}+\beta_2S_{total}+\beta_3U_{total}其中，\beta_1、\beta_2和\beta_3為權(quán)重系數(shù)，且\beta_1+\beta_2+\beta_3=1，\beta_1,\beta_2,\beta_3\geq0。通過調(diào)整這三個權(quán)重系數(shù)，可以根據(jù)實際網(wǎng)絡(luò)需求和優(yōu)化目標(biāo)，靈活地平衡網(wǎng)絡(luò)傳輸成本、用戶滿意度和邊緣節(jié)點資源利用率之間的關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)資源緊張的情況下，可以適當(dāng)增大\beta_1的權(quán)重，優(yōu)先降低網(wǎng)絡(luò)傳輸成本；在注重用戶體驗的場景中，可增大\beta_2的權(quán)重，以提高用戶滿意度為首要目標(biāo)；而當(dāng)需要充分利用邊緣節(jié)點資源時，則增大\beta_3的權(quán)重。通過對目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化，可以實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中無線預(yù)存儲和邊緣計算資源的高效分配，提升網(wǎng)絡(luò)的整體性能和服務(wù)質(zhì)量。3.2.2約束條件分析在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行無線預(yù)存儲和邊緣計算匹配博弈算法設(shè)計時，需要考慮多種約束條件，以確保算法的可行性和有效性。網(wǎng)絡(luò)帶寬約束是一個重要的限制因素。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，不同類型的網(wǎng)絡(luò)鏈路具有不同的帶寬資源，而且網(wǎng)絡(luò)帶寬是有限的。設(shè)用戶設(shè)備i與邊緣節(jié)點j之間的網(wǎng)絡(luò)鏈路帶寬為B_{ij}，用戶設(shè)備i在與邊緣節(jié)點j進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時的實際帶寬需求為b_{ij}，則網(wǎng)絡(luò)帶寬約束可以表示為：b_{ij}\leqB_{ij},\foralli=1,2,\cdots,N,\forallj=1,2,\cdots,M如果不滿足該約束條件，數(shù)據(jù)傳輸可能會因為帶寬不足而出現(xiàn)延遲增加、丟包等問題，嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗。在高清視頻傳輸場景中，視頻數(shù)據(jù)量大，對帶寬要求高，如果分配給用戶設(shè)備的帶寬小于其實際需求，視頻播放就會出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象。存儲容量約束也是必須考慮的。邊緣節(jié)點的存儲容量是有限的，不能無限制地存儲所有內(nèi)容。設(shè)邊緣節(jié)點j的存儲容量為S_j，存儲在邊緣節(jié)點j上的內(nèi)容大小總和為S_{j,sum}，則存儲容量約束為：S_{j,sum}\leqS_j,\forallj=1,2,\cdots,M當(dāng)邊緣節(jié)點的存儲容量不足時，需要根據(jù)一定的策略（如緩存替換策略）來決定刪除哪些內(nèi)容，以騰出空間存儲新的內(nèi)容。如果不考慮存儲容量約束，可能會導(dǎo)致邊緣節(jié)點存儲溢出，無法正常提供服務(wù)。計算能力約束同樣不容忽視。邊緣節(jié)點的計算能力決定了它能夠處理的任務(wù)量和復(fù)雜度。設(shè)邊緣節(jié)點j的計算能力為C_j，分配給邊緣節(jié)點j的計算任務(wù)所需的計算能力總和為C_{j,sum}，則計算能力約束為：C_{j,sum}\leqC_j,\forallj=1,2,\cdots,M如果邊緣節(jié)點的計算能力不足，可能會導(dǎo)致任務(wù)處理延遲增加，甚至無法完成任務(wù)。在處理實時性要求較高的計算任務(wù)（如自動駕駛中的環(huán)境感知數(shù)據(jù)處理）時，如果邊緣節(jié)點的計算能力無法滿足任務(wù)需求，就會影響決策的及時性，帶來安全隱患。用戶偏好約束也是影響無線預(yù)存儲和邊緣計算資源分配的重要因素。不同用戶對內(nèi)容和服務(wù)具有不同的偏好，如有的用戶更喜歡觀看高清視頻，有的用戶則更關(guān)注新聞資訊。設(shè)用戶i對內(nèi)容類型k的偏好程度為p_{ik}，內(nèi)容類型k存儲在邊緣節(jié)點j的概率為q_{jk}，則用戶偏好約束可以表示為：\sum_{j=1}^{M}p_{ik}q_{jk}\geq\gamma_i,\foralli=1,2,\cdots,N,\forallk其中，\gamma_i為用戶i對滿足其偏好的最低要求。滿足用戶偏好約束能夠提高用戶滿意度，增強用戶對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的粘性。如果用戶總是無法獲取到自己感興趣的內(nèi)容，就會降低對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的評價，甚至可能轉(zhuǎn)向其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商。此外，還存在一些其他約束條件，如功率約束、服務(wù)質(zhì)量約束等。功率約束限制了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的發(fā)射功率，以減少對其他設(shè)備的干擾和能源消耗；服務(wù)質(zhì)量約束則對數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t、丟包率等指標(biāo)提出了具體要求，以保證不同應(yīng)用場景下的服務(wù)質(zhì)量。在實時通信應(yīng)用中，對延遲和丟包率有嚴(yán)格的要求，必須滿足相應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量約束，才能保證通信的順暢。這些約束條件相互關(guān)聯(lián)、相互影響，在設(shè)計匹配博弈算法時，需要綜合考慮，以實現(xiàn)資源的最優(yōu)分配。3.2.3問題轉(zhuǎn)化與求解思路將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的無線預(yù)存儲和邊緣計算資源分配問題轉(zhuǎn)化為匹配博弈問題，能夠利用匹配博弈理論的相關(guān)方法和工具進(jìn)行求解，從而實現(xiàn)資源的有效分配。在這個匹配博弈中，將用戶設(shè)備和邊緣節(jié)點看作兩個不同的參與者集合。用戶設(shè)備希望從邊緣節(jié)點獲取滿足其需求的服務(wù)，包括數(shù)據(jù)存儲和計算服務(wù)，以最大化自身的滿意度；而邊緣節(jié)點則希望合理分配自身的資源，包括存儲容量、計算能力和帶寬等，以最大化自身的收益。這種雙方的利益訴求構(gòu)成了博弈的基礎(chǔ)。為了實現(xiàn)資源的最優(yōu)分配，提出基于匹配博弈理論的求解思路。定義參與者的策略空間。用戶設(shè)備的策略是選擇合適的邊緣節(jié)點來滿足自己的需求，即決定向哪個或哪些邊緣節(jié)點請求數(shù)據(jù)存儲和計算服務(wù)；邊緣節(jié)點的策略是決定接受哪些用戶設(shè)備的請求，并為其分配相應(yīng)的資源。構(gòu)建偏好關(guān)系。用戶設(shè)備根據(jù)自身的需求和對不同邊緣節(jié)點的評價，建立對邊緣節(jié)點的偏好關(guān)系。用戶設(shè)備會考慮邊緣節(jié)點的存儲容量、計算能力、傳輸延遲、服務(wù)價格等因素，對不同的邊緣節(jié)點進(jìn)行排序，形成偏好列表。如果用戶設(shè)備需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)存儲，它會更偏好存儲容量大、存儲價格合理的邊緣節(jié)點；如果用戶設(shè)備有實時性要求較高的計算任務(wù)，它會優(yōu)先選擇計算能力強、傳輸延遲低的邊緣節(jié)點。同樣，邊緣節(jié)點也會根據(jù)用戶設(shè)備的請求類型、數(shù)據(jù)量、支付意愿等因素，對不同的用戶設(shè)備建立偏好關(guān)系。對于存儲容量有限的邊緣節(jié)點，它可能更傾向于接受存儲數(shù)據(jù)量較小、支付能力較強的用戶設(shè)備的請求；對于計算能力有限的邊緣節(jié)點，它會優(yōu)先選擇計算任務(wù)簡單、對服務(wù)質(zhì)量要求相對較低的用戶設(shè)備。選擇合適的匹配博弈算法進(jìn)行求解。本研究考慮采用改進(jìn)的Gale-Shapley算法。傳統(tǒng)的Gale-Shapley算法在雙邊匹配問題中具有良好的性能，能夠找到穩(wěn)定的匹配結(jié)果。但在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的無線預(yù)存儲和邊緣計算場景中，存在一些特殊的情況和需求，需要對其進(jìn)行改進(jìn)。在傳統(tǒng)Gale-Shapley算法中，參與者的偏好關(guān)系通常是固定不變的，但在實際的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，用戶設(shè)備的需求和邊緣節(jié)點的資源狀況可能會隨時間動態(tài)變化。為了適應(yīng)這種動態(tài)性，改進(jìn)后的算法增加了偏好更新機制。每隔一定的時間間隔，或者當(dāng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)發(fā)生顯著變化時，用戶設(shè)備和邊緣節(jié)點會根據(jù)最新的信息重新評估對方，并更新自己的偏好關(guān)系。當(dāng)某個邊緣節(jié)點的計算能力突然下降時，原本偏好該邊緣節(jié)點的用戶設(shè)備會根據(jù)新的情況重新調(diào)整自己的偏好列表，將其他計算能力更穩(wěn)定的邊緣節(jié)點排在更靠前的位置。改進(jìn)后的算法還考慮了多對多匹配的情況。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，一個用戶設(shè)備可能需要同時與多個邊緣節(jié)點進(jìn)行交互，以滿足其復(fù)雜的需求；一個邊緣節(jié)點也可能同時為多個用戶設(shè)備提供服務(wù)。因此，改進(jìn)后的算法能夠處理這種多對多的匹配關(guān)系。在無線預(yù)存儲場景中，一個用戶設(shè)備可能需要從多個邊緣節(jié)點獲取不同的內(nèi)容，以滿足其多樣化的需求；在邊緣計算場景中，一個復(fù)雜的計算任務(wù)可能需要分配到多個邊緣節(jié)點上協(xié)同完成。通過改進(jìn)Gale-Shapley算法，使其能夠處理多對多匹配關(guān)系，能夠更準(zhǔn)確地解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問題。在算法執(zhí)行過程中，通過不斷地迭代和更新，最終找到一個穩(wěn)定的匹配結(jié)果。在這個穩(wěn)定的匹配結(jié)果下，不存在任何兩個參與者，他們都更傾向于與對方匹配而不是當(dāng)前的匹配對象。用戶設(shè)備和邊緣節(jié)點都在當(dāng)前的匹配結(jié)果下實現(xiàn)了自身利益的最大化，從而實現(xiàn)了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中無線預(yù)存儲和邊緣計算資源的有效分配。3.3匹配博弈算法設(shè)計3.3.1算法流程設(shè)計為實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中無線預(yù)存儲和邊緣計算資源的有效分配，設(shè)計了如下匹配博弈算法流程，該流程主要包括初始化、偏好計算、匹配過程、結(jié)果更新等關(guān)鍵步驟。在初始化階段，首先對網(wǎng)絡(luò)中的各種參數(shù)進(jìn)行設(shè)定。明確網(wǎng)絡(luò)中用戶設(shè)備（UE）的數(shù)量N、邊緣節(jié)點（EN）的數(shù)量M，以及每個邊緣節(jié)點的存儲容量S_j（j=1,2,\cdots,M）、計算能力C_j和帶寬B_j。初始化用戶設(shè)備的請求數(shù)據(jù)，包括請求的內(nèi)容類型、數(shù)據(jù)量以及對服務(wù)質(zhì)量（QoS）的要求等。同時，初始化邊緣節(jié)點的資源使用情況，將已使用的存儲容量、計算能力和帶寬初始化為0。為每個用戶設(shè)備和邊緣節(jié)點建立初始的偏好列表，由于此時還未獲取到足夠的信息，偏好列表可以根據(jù)一些先驗知識或簡單規(guī)則進(jìn)行初始化?？梢愿鶕?jù)邊緣節(jié)點與用戶設(shè)備的距離遠(yuǎn)近，將距離較近的邊緣節(jié)點排在用戶設(shè)備偏好列表的前列；對于邊緣節(jié)點的偏好列表，可以根據(jù)用戶設(shè)備的潛在收益（如數(shù)據(jù)量大小、支付意愿等）進(jìn)行初步排序。偏好計算是算法的重要環(huán)節(jié)，它基于用戶設(shè)備和邊緣節(jié)點的當(dāng)前狀態(tài)以及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行。對于用戶設(shè)備，其對邊緣節(jié)點的偏好計算綜合考慮多個因素。邊緣節(jié)點的存儲容量是一個關(guān)鍵因素，如果用戶設(shè)備有大量的數(shù)據(jù)存儲需求，那么存儲容量大的邊緣節(jié)點會更受青睞。設(shè)用戶設(shè)備i的存儲需求為D_{i,storage}，邊緣節(jié)點j的存儲容量為S_j，則存儲容量因素對偏好的影響可以表示為P_{ij,s