1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，移动设备数量呈现爆炸式增长，用户对高质量移动应用的需求也日益增长。
然而，移动设备资源受限，难以满足日益增长的计算和存储需求，这使得移动应用的服务质量难以保证。
同时，无线网络流量激增，给核心网络带来了巨大的负担，导致网络拥塞和服务延迟。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，移动边缘计算和协同缓存技术得到了学术界和工业界的广泛关注，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在移动边缘计算的协同缓存方面取得了一定的进展，例如：
缓存内容放置策略:清华大学的研究团队提出了一种基于用户兴趣和内容流行度的缓存内容放置策略，以提高缓存命中率[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对移动边缘计算环境下协同缓存策略的关键问题展开研究，主要内容包括：
1.移动边缘计算与协同缓存概述:介绍移动边缘计算和协同缓存的基本概念、原理和架构，分析移动边缘计算中协同缓存的优势和挑战。
2.基于移动边缘计算的协同缓存关键技术:研究缓存内容放置策略、缓存替换策略、缓存一致性维护和缓存访问控制等关键技术，为协同缓存策略的设计提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析:对移动边缘计算和协同缓存的相关理论进行深入研究，分析现有缓存策略的优缺点，为新策略的设计提供理论基础。
2.仿真建模:基于MATLAB或其他仿真工具，建立移动边缘计算网络模型，并对所提出的协同缓存策略进行仿真建模，设计相应的缓存决策算法，模拟不同场景下的缓存性能。
3.实验验证:搭建实验平台，对仿真结果进行验证，并根据实验结果对所提出的策略进行优化调整，以提高其在实际应用环境中的性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于用户移动预测的协同缓存内容放置策略:该策略将结合用户历史移动轨迹、当前位置和时间信息，预测用户的未来移动趋势，并将预测结果用于指导缓存内容的放置，以提高缓存命中率和降低内容交付延迟。
2.设计一种基于深度强化学习的协同缓存替换策略:该策略将利用深度强化学习算法，根据网络状态、用户请求和缓存内容信息，动态地学习最优的缓存替换策略，以适应动态变化的网络环境，提高缓存资源利用率。
3.实现一种低复杂度的协同缓存一致性维护机制:该机制将采用轻量级的通信协议和数据同步算法，降低缓存一致性维护的开销，提高协同缓存的效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.王春玲,贺龙,李勇,等.基于内容流行度预测的边缘缓存替换策略[J].计算机研究与发展,2020,57(10):2268-2279.
2.李贺,周洲,陈俊良.基于内容流行度和用户兴趣的边缘缓存优化[J].通信学报,2021,42(02):121-132.
3.郭浩,王晓峰,郭鑫,等.基于内容流行度预测的移动边缘缓存调度机制[J].电子与信息学报,2020,42(11):2759-2766.
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