命名数据网络中基于Dec-POMDP的缓存策略
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>637 K
標簽： 命名数据网络 分布式部分可观测马尔科夫决策过程 缓存策略
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文檔介紹：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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