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公开(公告)号：CN120050715A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510231455.2
申请日：2025-02-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/14 , H04W28/084 , G06N3/092 , G06F18/20
Abstract: 本发明属于边缘服务缓存技术领域，具体涉及一种基站聚类和服务缓存联合分配方法；该方法包括：构建密集型移动边缘网络，该网络包括多个基站和多个用户，其中基站遵循泊松分布；基于密集型移动边缘网络，构建最小化用户总时延优化问题；构建基于软演员‑评论家的深度强化学习框架；根据基于软演员‑评论家的深度强化学习框架对最小化用户总时延优化问题进行求解，得到最优基站聚类和服务缓存方案并执行；本发明可在复杂的网络环境中实现对状态变化的高效响应，具有良好得应用前景。
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