Abstract-HTTP Adaptive Streaming (HAS) håller på att bli den de facto-standarden för Over-The-Top-videoströmning. A HAMS video består av flera segment, kodade på flera kvalitetsnivåer. Att låta klienten välja kvalitetsnivå för varje segment, en jämnare uppspelning och en högre kvalitet på erfarenhet (QoE) kan uppfattas. Även om resultaten är lovande, nuvarande kvalitetsval heuristics är i allmänhet hård kodad. Fasta parametervärden används för att ge en godtagbar QoE under alla omständigheter, vilket resulterar i suboptimala lösningar. Dessutom har många kommersiella implementeringar fokus på ett video-on demand scenario, där en stor buffertstorlek används för att undvika playout frysningar. När fokus ligger på ett live-tv-scenario är dock en låg buffertstorlek vanligtvis att föredra, eftersom fördröjningen för videospel bör vara så låg som möjligt. Hårdkodade implementationer med en fast buffertstorlek kan inte hantera båda scenarierna. I detta dokument introduceras begreppet förstärkningslärande på kundsidan, vilket gör det möjligt att på ett anpassningsbart sätt ändra parameterkonfigurationen för befintliga hastighetsanpassningsheuristik. Bandbreddsegenskaper beaktas i beslutsprocessen, vilket gör det möjligt att förbättra kundens bandbreddsmedvetenhet. Fokus i detta dokument är att aktivt minska den genomsnittliga buffertfyllning, utvärdera resultat för två heuristik: Microsoft IIS Smooth Streaming heuristic och QoE-driven Rate Adaptive Video Streaming by Petrangeli et al. Vi visar att med den föreslagna inlärningsbaserade metoden kan den genomsnittliga buffertfyllningen minskas med 8,3 % jämfört med den senaste tekniken, samtidigt som man uppnår en jämförbar nivå av QoE.
En intressant hybrid mellan standardalgoritmer och förstärkningsinlärning introduceras av van der Hooft et al. Hoppa över det.
A learning-based algorithm for improved bandwidth-awareness of adaptive streaming clients
{'venue': '2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM)', 'journal': '2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}