[发明专利]一种基于多智能体联邦学习的车联网边缘缓存决策方法及系统在审
| 申请号： | 202310770422.6 | 申请日： | 2023-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN116915803A | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 毛伯敏;刘洋伯;刘家佳;郭鸿志 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学太仓长三角研究院;西北工业大学 |
| 主分类号： | H04L67/1097 | 分类号： | H04L67/1097;H04L67/12;H04L67/1074;H04L67/06;H04L67/5683;G06N20/00;G06F16/172 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 215400 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于多智能体联邦学习的车联网边缘缓存决策方法及系统，包括根据各路边单元的历史数据请求次数计算各数据在各时刻的流行度；形成时间序列训练本地联邦学习流行度预测模型；各路边单元将备选缓存文件分块，采集区域内路边单元资源占用情况，车辆请求情况及流行度变化，与可能的缓存决策及该状态下该决策所能获得奖励形成组合以训练基于深度Q网络DQN多智能体强化学习模型，输出缓存决策。本发明提供了一种基于多智能体联邦学习的车联网边缘缓存决策方案，通过将某些文件缓存在路边单元上，大幅提高车辆请求文件的速率和稳定性，解决了直接与基站通信造成的基站服务压力大，服务质量差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 联邦 学习 联网 边缘 缓存 决策 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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