一种雾无线接入网中基于多智能体强化学习的协作缓存方法

摘要

本发明公开了一种雾无线接入网中基于多智能体强化学习的协作缓存方法，包括：根据缓存节点的区域文件流行度，初始化各节点的缓存状态向量、动作向量、历史缓存记录向量以及深度强化学习参数；根据用户请求文件，每个节点的学习模型做出缓存决策；每个节点根据缓存决策更新其历史缓存记录，并与邻近的节点进行通信；缓存节点根据当前的缓存状态和邻近节点状态，选择传输路径应答用户请求，并且计算用户需求的传输时延；根据传输延迟，缓存节点计算全局的价值函数，对自身学习和邻近节点的学习模型参数进行更新；在遍历所有缓存节点后，一个训练周期结束。本发明加强缓存节点之间的交互，进一步的降低用户需求时延。