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一种基于深度强化学习的D2D辅助边缘缓存 算法 本发明公开了一种基于深度强化学习的D2D辅助边缘缓存 算法 ,涉及边缘缓存 和深度强化学习技术领域,通过引入用户偏好学习机制来优化边缘缓存 的性能;通过分析用户的内容请求模式、社交关系及时序行为等多维度数据,准确预测用户的内容偏... 李君 胡静 张圣 徐钰龙利用redis缓存 算法 实现并发读写、自定义排序功能的方法 本发明提供利用redis缓存 算法 实现并发读写、自定义排序功能的方法,该实现方法包括中间件选取和算法 选取两部分,中间件选取过程中选择redis来进行数据存储和查询,且redis包括单体redis或redis 3主3从集群方... 陈绪 毛俊强 孔祥明 李子奇 刘飞雨一种带有时间因子和频次因子的缓存 算法 本发明涉及计算机系统技术领域,具体公开了一种带有时间因子和频次因子的缓存 算法 ,包括:在访问一个缓存 项时,在缓存 链表里查找是否存在这一所述缓存 项,并将这一所述缓存 项记为当前缓存 项;当所述当前缓存 项存在时,将所述当前缓存 项从... 张望成一种基于GBDT的混合写回/写通智能缓存 算法 本发明公开了一种基于GBDT的混合写回/写通智能缓存 算法 ,包括以下步骤:S1,系统收集请求数据并对请求数据进行预处理;S2,调用机器学习模型GBDT,基于预处理后的请求数据,对GBDT模型进行预训练;S3,步骤S2训练得... 孙辉 童浩强边缘计算中基于竞价缓存 算法 和智能缓存 算法 的研究 随着互联网的快速发展,边缘缓存 技术因其在降低网络延迟、提高数据访问速度和优化用户体验等方面的显著优势而得到研究人员的广泛关注。在边缘缓存 算法 中,竞价缓存 算法 与智能缓存 算法 是两种常见的缓存 算法 。其中竞价缓存 算法 复杂度低,执... 李长敏琛关键词:遗传算法 超密集网络中基于深度强化学习的协作式边缘缓存 算法 本发明公开了超密集网络中基于深度强化学习的协作式边缘缓存 算法 ,具体步骤如下:步骤1:设置系统模型的各参数;步骤2:采用Double DQN算法 来为每个SBS做出最优缓存 决策,以最大化所有SBS的总内容缓存 命中率。该算法 结... 韩光洁 张帆基于集成DQN的自适应边缘缓存 算法 2024年 工业应用中,动态多变的流式数据特性使强化学习算法 在训练过程中很难在模型收敛性与知识遗忘之间实现很好的平衡。考虑工业现场内容请求与当前生产任务具有高度相关性,提出一种基于集成深度Q网络算法 (Integrated Deep Q-Network,IDQN)的自适应缓存 策略。算法 在离线阶段利用不同历史任务数据,训练并保存多个历史任务模型。在线阶段每当检测到实时数据流的任务特征发生变化,则重新训练网络模型。如果实时数据流的特征隶属于历史任务,则向深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)导入相应的历史任务模型进行网络训练。否则直接利用实时数据流训练并标记为新的任务模型。仿真实验结果表明,IDQN与参考算法 相比,在内容请求流行度动态变化时能够有效减少模型收敛时间,提高缓存 效率。 张雷 李亚文 王晓军关键词:缓存替换策略 面向VR视频流的高效传输优化与缓存 算法 研究 虚拟现实(Virtual Reality,VR)视频提供沉浸式体验,已经广泛运用在教育、医疗等各种领域,助力社会数字化、智能化发展。随着VR技术和穿戴设备的发展,国内外越来越多平台推出VR视频功能。在线VR视频可满足用户... 陈浩关键词:资源分配 缓存算法 一种基于包围盒的存储高效SDN规则缓存 算法 2024年 软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)是一种革命性的网络架构,主要思想是将控制平面与数据平面分离,并且还拥有开放可编程特性。其对数据包转发以及网络资源管理方面有着极高的要求。三态内容寻址存储器(Ternary Content Addressable Memory,TCAM)因其快速规则匹配能力通常作为规则的缓存 应用于SDN交换机中。规则缓存 将大部分流量引导到高性能的硬件路径上,可以显著提升网络性能。然而,规则之间存在的依赖关系使得缓存 的利用率变低。因此,合理的规则缓存 算法 对本就稀有的TCAM资源来说十分重要。聚焦规则间的依赖关系,该文提出了CacheBand规则缓存 算法 。该算法 利用包围盒思想,通过对规则及当前流量的分析,智能产生绷带规则,切断了规则间的依赖关系。实验证明,在不同数据包速率下,与同类算法 相比,CacheBand可减少约68%的缓存 条目,显著降低了流表压力,为数据转发提供了可靠的缓存 方案。 张波 黄昆 汪漪关键词:三态内容寻址存储器 包围盒 基于竞价模式和智能迭代模式的边缘协作缓存 算法 研究 2024年 为了让用户更快地获取内容,提出一种基于竞价模式和智能迭代模式的综合式边缘协作缓存 算法 。在竞价算法 部分,采用熵权法计算中间值、访问热度、缓存 空间和内容热度的权重,并综合计算节点上内容的缓存 分数,根据缓存 分数进行缓存 替换。在迭代算法 部分,将网络空间划分为多个子域,每个子域通过混合遗传算法 进行周期性计算,并得出子域内内容缓存 方案。实验结果表明,所提算法 在降低云服务器负载、减少请求平均跳数方面具有明显的优势。 李长敏琛 陆飞澎 王燕灵关键词:竞价模式 熵权法 网络空间 混合遗传算法
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