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| 基于深度强化学习的分布式视频缓存策略研究 | |
| 引用本文： | 刘亚男.基于深度强化学习的分布式视频缓存策略研究[J].商丘师范学院学报,2023(3):16-19. |
| 作者姓名： | 刘亚男 |
| 作者单位： | 安徽工商职业学院管理学院 |
| 基金项目： | 2021年安徽省质量工程教学研究项目(2021jyxm0159)；;2021年安徽省高校人文社科重点项目(SK2021A1081)；;2021年安徽省高校人文社科研究项目(SK2021B007)； |
| 摘 要： | 为了适应大规模移动缓存网络动态且多样化的请求模式，基于深度强化学习模型提出了一种新颖的分布式视频缓存策略.该策略利用多智能体之间的协作，以自适应的方式学习最佳的缓存决策，从而减少内容访问时延和流量成本.使用真实的视频请求数据集，将该策略与主流的缓存策略进行对比评估.实验结果表明，该策略能够在降低时延和流量成本的情况下，实现较高的缓存命中率. |
| 关 键 词： | 视频缓存 深度强化学习 Actor-Critic网络 |