科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
本发明提出了一种在密集场景下面向用户优先级的基站协同缓存方法,主要解决现有技术中用户请求内容在基站缓存器中命中率低及因用户请求被无差异化服务导致高优先级用户被不公平对待的问题。其实现方案是：先根据所有用户的请求信息和基站缓存器中的信息建立基站协同缓存的深度强化学习模型；再对该模型进行离线训练和学习,得到学习好的深度强化学习模型；最后利用该学习好的深度强化学习模型在宏基站处进行在线的基站协同缓存决策。本发明不仅增大了用户的请求内容在基站缓存器中的命中率,而且可对不同优先级的用户提供差异化的服务,既能满足不同用户的上网需求,又能给运营商带来更大的利益,可用于用户在无线网络中对资源的访问。
- 单位
