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公开(公告)号：CN116321307A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310257897.5
申请日：2023-03-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种无蜂窝网络中基于深度强化学习的双向缓存放置方法，涉及移动通信、物联网等技术领域。本发明方法包括：对边缘服务器节点建立基于缓存命中率、缓存空间资源利用率、内容响应时延和能耗指标的效用函数，基于该效用函数构造多目标优化问题求解内容缓存决策，优化目标为最大化缓存命中率，并且尽量最小化系统成本；然后利用深度Q网络建立缓存资源分配决策网络；利用经验重放训练Q网络，根据不断接收到的用户请求对用户的偏好定时更新，更新内容缓存决策。本发明方法可以为用户合理分配带宽和计算资源，达到提升无蜂窝网络中整体系统资源利用率同时保证用户应用服务质量要求的目标。
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