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摘要
边缘缓存能够有效降低服务时延、缓解回程链路流量压力以及提升用户体验质量，可用于解决现有移动通信网络架构难以支撑的数据流量极速增长，满足用户对高质量网络服务的需求。但是复杂的网络状况和未知内容流行度给边缘缓存策略研究带来很大挑战。首先从边缘缓存的优势挑战、应用场景、核心要素等方面介绍边缘缓存网络的基础架构和流程，对研究现状进行分析总结。随后简述深度强化学习技术和DQN算法，分类介绍基于不同缓存系统架构和基于不同深度强化学习方法的边缘缓存策略。最后重点对基于深度强化学习的缓存模型进行解析，提出下一步研究方向。
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单位中国人民解放军陆军工程大学
