[发明专利]多层联邦深度强化学习的车辆边缘协作缓存方法及系统有效
| 申请号： | 202110307403.0 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113055488B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 冉泳屹;赵雷;雒江涛;李灵 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L67/568 | 分类号： | H04L67/568;H04L67/12;H04L67/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 伍旭伟 |
| 地址： | 400000 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种多层联邦深度强化学习的车辆边缘协作缓存方法。该方法利用联邦学习，框架分布式地训练基于深度强化学习的车辆边缘协作缓存算法。具体地，通过动态感知内容的受欢迎程度，利用DRL中的DDQN算法获得最优协作缓存策略，从而降低内容传输延迟和响应时间。联邦学习的训练方式使得用户数据保存在用户本地进行训练而不必上传到RSU，有力保护了用户隐私。同时，在此基础上提出多级聚合的概念，通过设计的全局聚合器能够更好地感知全局内容流行度的变化，加快了模型的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 多层 联邦 深度 强化 学习 车辆 边缘 协作 缓存 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆邮电大学，未经重庆邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110307403.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
