Under de senaste åren har HTTP Adaptive Streaming (HAS) blivit den de facto-standarden för adaptiva videostreamingtjänster. A HAMS video består av flera segment, kodade på flera kvalitetsnivåer. Den senaste tekniken har kunder använder deterministiska heuristik för att dynamiskt anpassa den begärda kvalitetsnivån baserat på de upplevda nätverksförhållandena. Nuvarande HAMS klientheuristics är dock hårdkopplade för att passa specifika nätverkskonfigurationer, vilket gör dem mindre flexibla för att passa ett stort utbud av inställningar. I denna artikel, en (Frekvensjusterad)Q-Learning HANS klient föreslås. I motsats till befintlig heuristik lär sig den föreslagna HAM-klienten dynamiskt det optimala beteendet som motsvarar den nuvarande nätverksmiljön för att optimera upplevelsekvaliteten (QoE). Dessutom har kunden optimerats både i fråga om global prestanda och konvergenshastighet. Noggranna utvärderingar visar att den föreslagna klienten kan överträffa deterministiska algoritmer med 11 % till 18 % när det gäller genomsnittlig åsiktspoäng (MOS) i ett brett spektrum av nätverkskonfigurationer.
Claeys och Al. föreslog användning av Q-learning för att välja nästa kvalitetsnivå, baserat på den beräknade bandbredden och buffertfyllningen REF.
Design and optimisation of a FAQ-learning-based HTTP adaptive streaming client
{'venue': 'Connect. Sci.', 'journal': 'Connect. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}