一种提高直播视频系统用户体验质量的方法

摘要

本发明公开了一种提高直播视频系统用户体验质量的方法，本发明旨在提高直播视频系统中用户的体验质量，在保证观看视频的质量的同时降低时间延迟。与现有文献不同，本发明将可获得的计算资源和无线频谱资源都建模为随机过程，更加逼近真实的无线通信环境。将动态系统建模为马尔科夫判决过程，由于其中的动作空间和状态空间都是连续多维的，传统的强化学习算法如深度Q学习网络和策略梯度在处理这类问题时效率较低难度较大。对此，本发明联合视频流转码策略、用户调度策略和资源分配方法，提出在线Actor‑Critic强化学习算法，在Actor部分和Critic部分都引入了资格迹，加速了学习过程。理论仿真证明其性能明显好于深度Q学习网络，收敛速度也快于策略梯度算法。