A Study of Multicast Message Allocation for Content Distribution with Device-to-Device Communications
Notice bibliographique
Résumé
As an enabling technology for the fifth-generation (5G) wireless networks, device-to-device (D2D) communications can provide many promising applications such as message dissemination and content distribution. In this paper, we study an important problem for D2D-assisted content distribution, which allocates the message requests to be served by the cache devices via D2D multicast. Aiming to minimize the total transmission cost or maximize the gain in cost saving for the base station (BS), this message allocation problem can be formulated from different perspectives, as a weighted set cover problem (WSCP), a hypergraph matching problem, or a multiple-choice knapsack problem (MCKP). Here, we evaluate three approaches for the formulated problems, including a greedy algorithm, a heuristic algorithm based on Lagrangian relaxation, and a fully polynomial-time approximation scheme (FPTAS), respectively. Simulations are conducted to compare the performance in the static and dynamic scenarios in terms of total cost, unit cost, D2D offload ratio, and service latency. The results show that the MCKP based approach outperforms the other two because the approximation guarantee of the FPTAS results in solutions closest to the optimum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».