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基于集成DQN的自適應邊緣緩存算法

南京郵電大學學報(自然科學版) 頁數： 11 2024-07-01

摘要：工業應用中，動態多變的流式數據特性使強化學習算法在訓練過程中很難在模型收斂性與知識遺忘之間實現很好的平衡?？紤]工業現場內容請求與當前生產任務具有高度相關性，提出一種基于集成深度Q網絡算法(Integrated Deep Q-Network, IDQN)的自適應緩存策略。算法在離線階段利用不同歷史任務數據，訓練并保存多個歷史任務模型。在線階段每當檢測到實時數據流的任務特征發生變化... （共11頁）

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