Innehåll cacheing vid kant noderna är en lovande teknik för att minska datatrafiken i nästa generations trådlösa nätverk. Inspirerad av framgången med Deep Enhancement Learning (DRL) för att lösa komplicerade kontrollproblem, presenterar detta arbete ett DRL-baserat ramverk med Wolpertinger arkitektur för innehåll caching vid basstationen. Den föreslagna ramen syftar till att maximera den långsiktiga cache träffhastigheten, och det kräver ingen kunskap om innehållet popularitet distribution. För att utvärdera det föreslagna ramverket jämför vi prestandan med andra cachingalgoritmer, inklusive Minsta nyanvända (LRU), Minst vanliga (LFU) och First-In First-Out (FIFO) caching strategier. Samtidigt, eftersom Wolpertinger arkitektur effektivt kan begränsa åtgärden utrymme storlek, vi också jämföra prestanda med Deep Q-Network för att identifiera effekten av att släppa en del av åtgärderna. Våra resultat visar att det föreslagna ramverket kan uppnå förbättrad kortfristig träffhastighet för cache och förbättrad och stabil långsiktig träfffrekvens för cache i jämförelse med LRU, LFU och FIFO-system. Dessutom visar sig resultaten vara konkurrenskraftiga i jämförelse med Deep Q-learning, medan det föreslagna ramverket kan ge betydande besparingar i drifttid. Index Terms-djup förstärkning lärande, innehåll caching, Wolpertinger arkitektur.
Specifikt, en Djup Förstärkning Lärande-baserat ramverk som syftar till att maximera den långsiktiga cache hit förhållandet presenteras i REF.
A deep reinforcement learning-based framework for content caching
{'venue': '2018 52nd Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'journal': '2018 52nd Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}