基于集成DQN的自适应边缘缓存算法

南京邮电大学学报(自然科学版) 页数： 11 2024-07-01

摘要：工业应用中，动态多变的流式数据特性使强化学习算法在训练过程中很难在模型收敛性与知识遗忘之间实现很好的平衡。考虑工业现场内容请求与当前生产任务具有高度相关性，提出一种基于集成深度Q网络算法(Integrated Deep Q-Network, IDQN)的自适应缓存策略。算法在离线阶段利用不同历史任务数据，训练并保存多个历史任务模型。在线阶段每当检测到实时数据流的任务特征发生变化... （共11页）

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