【摘 要】
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针对命名数据网络(Named Data Networks,NDN)中数据缓存的问题,提出了一种基于分布式部分可观测马尔科夫决策过程(Dec-POMDP)的缓存优化模型。在该模型框架下,NDN网络节点间
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针对命名数据网络(Named Data Networks,NDN)中数据缓存的问题,提出了一种基于分布式部分可观测马尔科夫决策过程(Dec-POMDP)的缓存优化模型。在该模型框架下,NDN网络节点间以分布式协作的方式逐渐收敛至最优联合缓存策略,从而使NDN中的有限缓存资源得到充分利用。仿真实验表明,与现有NDN缓存方法相比,该方法能有效提升NDN网络的缓存效率,实现较高的缓存命中率及较小的请求平均跳数。
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