【摘 要】
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目前的DASH客户端码率决策依赖基于特定环境的低准确性的建模来实现固定的控制算法,很难捕获和反映真实网络环境中动态网络的变化情况。本文采用了强化学习中的近端策略优化
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目前的DASH客户端码率决策依赖基于特定环境的低准确性的建模来实现固定的控制算法,很难捕获和反映真实网络环境中动态网络的变化情况。本文采用了强化学习中的近端策略优化和深度神经网络相结合的算法,能够学习网络环境的动态变化特性做出决策,并根据价值网络输出调整策略网络的参数,逐渐收敛到最优策略。通过对真实网络轨迹数据集的实验证明:该算法比现有算法可获得更高的用户体验质量,具有较少的缓冲区下溢,并且保证了视频播放的流畅性。
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