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基于強化學習的D2D輔助設備緩存系統及緩存方法

1137   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 06:57:21
本發明請求保護一種基于強化學習的D2D輔助設備緩存系統及緩存方法，具體是基于DQN(Deep?Q?Network)強化學習方式下的D2D通信緩存優化的系統。系統由服務器端的訓練數據篩選模塊、服務交互模塊、請求處理模塊、日志記錄子模塊和輔助節點設備的強化學習模塊、請求處理模塊、文件緩存模塊、日志記錄模塊以及用戶所在的輔助節點D2D通信覆蓋區所有用戶構成，通過統計分析用戶對文件請求的記錄，將數據進行篩選后用于強化學習，通過神經網絡來學習得到輔助節點設備上適應流行度的緩存策略，從而提高系統D2D輔助設備卸載的命中率，有效地降低基站負荷，發揮D2D通信降低用戶時延、節省網絡帶寬以及增加資源復用等作用。
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“基于強化學習的D2D輔助設備緩存系統及緩存方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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