边缘云辅助异构网络中基于视频转码业务的资源分配研究

目录

第一章 绪 论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 5G网络资源分配研究现状

1.2.2无线网络视频传输研究现状

1.2.3视频转码研究现状

1.2.4强化学习的研究现状

1.3本文的研究内容和主要贡献

1.3.1本文的研究内容

1.3.2本文的主要贡献

第二章 强化学习与5G资源

2.1 5G资源

2.1.1异构网络

2.1.2 5G网络资源

2.2 机器学习

2.3 强化学习

2.3.1强化学习的定义

2.3.2强化学习的模型

2.4 本章小结

第三章 基于点播视频转码业务的资源分配研究

3.1系统模型

3.1.1网络模型

3.1.2计算任务队列模型

3.1.3移动边缘计算模型

3.1.4优化目标

3.2问题建模

3.3基于Actor Critic的资源分配

3.3.1 Actor Critic框架

3.3.2 Critic部分

3.3.3 Actor部分

3.3.4 Actor-Critic算法

3.3.5仿真结果分析

3.4本章小结

第四章 基于直播视频转码业务的资源分配研究

4.1 系统模型

4.1.1网络模型

4.1.2视频直播模型

4.1.3移动边缘计算模型

4.1.4 下行链路通信模型

4.1.5 QoE模型

4.1.6优化目标

4.2 问题建模

4.3 基于Q-learning的资源分配

4.3.1 Q-Learning算法

4.3.2算法仿真与数据分析

4.4基于策略的Policy Gradient算法

4.4.1 Policy Gradient算法

4.4.2算法仿真与数据分析

4.5基于增强型Actor Critic的资源分配

4.5.1增强型Actor Critic算法

4.5.2 算法仿真与数据分析

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果及参与的科研项目

致谢

个人简况及联系方式

承诺书

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