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一种在车联网中基于深度强化学习的协同边缘缓存方法
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本发明公开了一种在车联网中基于深度强化学习的协同边缘缓存方法，包括以下步骤：步骤1、根据移动车辆、RSU和基站的结构，建立系统缓存模型。步骤2：系统吞吐量计算模型：步骤3：基于深度强化学习的问题求解算法：本发明利用真实的仿真环境，从而保证仿真结果的性能能够对真实场景中的性能进行估计和近似。根据历史内容请求记录预测内容流行度，以最大限度地提高车辆从边缘设备RSU获得的数据吞吐量；本发明使边缘设备的缓存资源得以充分利用，从而减轻基站负担。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN202110182149.6
申请日期： 2021-02-09
公开(公告)日： 2021-06-22
公开(公告)号： CN113012013A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 公开
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