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基于Q-learning的分布式基站缓存替换策略

作者:房晓阳; 季新生; 刘彩霞; 陈龙; 杜福德缓存替换马尔科夫博弈模型移动通信网

摘要:针对传统替换策略的不足, 提出-种基于Q- le mr n g的缓存替换策略. 该方法使用马尔 科夫博弈模型描述多基站协作替换问题,以降低网络服务延迟为目标, 利用分布式Q-leanmg 算法获得N ah 均衡点作为最优策略. 实验表明,与其他缓存替换策略相比, 该方法能够有效 降低网路延迟, 提升服务质量.

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信息工程大学学报

《信息工程大学学报》(CN:41-1196/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信息工程大学学报》办刊宗旨是:以马列主义、思想和邓小平理论为指导,贯彻理论联系实际和“百花齐放,百家争鸣”的方针,坚持四项基本原则,大力提倡解放思想、积极探索、勇于创新的精神,繁荣科技文化,培养科技人才,促进科学技术向生产力转化,为国防现代化建设和经济建设服务。

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