基于深度强化学习的移动网络边缘缓存策略  

作　　者：杜雨 

机构地区：[1]三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2023年第4期74-77,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：为了应对回程链路的负载过重、用户进行内容请求时能耗过高的问题,提出了一种基于深度强化学习的边缘缓存策略。从移动边缘计算(MEC)异构体系结构出发,通过对系统能耗进行分析,将系统中的能耗问题转换成混合整数非线性规划(MINLP)问题,建立了基于马尔科夫决策过程的缓存处理机制,并提出了一种基于DQN的边缘缓存算法。通过实验仿真证明了所提出的算法可以有效降低能耗。

关 键 词：移动边缘网络 缓存策略 能耗 深度强化学习 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN929.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]