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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于ICN的移动边缘计算系统视频流自主边缘缓存方法，构建基于ICN的移动边缘计算网络，边缘层与用户层使用ICN架构连接，以兴趣包与数据包的形式进行通信，边缘层与云层依靠核心网的物理连接进行通信；提出用户内容请求的分发模式，以及内容缓存命中的情况建模，计算本地缓存命中率以及协作缓存命中率；将基站范围内局部流行度高的内容缓存在基站，利用基站实时学习用户的偏好，在用户端缓存个性化的内容；将基站作为智能体，采用SoftActor‑Critic算法，基于用户的长短期兴趣与视频内容流行度进行马尔可夫决策过程建模，输出缓存放置的结果。本发明可以实现边缘缓存命中率与缓存多样性的提高，降低用户请求视频内容的延迟。
主权项：1.一种基于ICN的移动边缘计算系统视频流自主边缘缓存方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建基于ICN的移动边缘计算网络架构模型，边缘层与用户层使用ICN架构连接，以兴趣包与数据包的形式进行通信，边缘层与云层依靠核心网的物理连接进行通信；步骤S2：提出用户内容请求的分发模式，对分发模式中的内容缓存命中情况进行建模，计算当前时刻的本地缓存命中率以及协作缓存命中率；步骤S3：计算当前基站区域的全局内容流行度和动态流行度阈值，得到当前基站内全局流行的内容并缓存在基站内；步骤S4：将基站作为智能体，实时学习用户偏好，并对用户长短期兴趣进行建模，然后结合当前时刻用户与基站的缓存状态信息作为状态输入，建立缓存决策；步骤S5：对缓存决策进行马尔可夫决策过程建模，提出基于SoftActor-Critic算法的多智能体深度强化学习算法对模型进行训练，得出最优缓存放置方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于ICN的移动边缘计算系统视频流自主边缘缓存方法
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