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本发明提出一种基于值分解网络和多智能体强化学习的半分布式协作存储方法，根据无线智能存储网络模型，设计半分布式多智能体强化学习框架，设计状态空间、动作空间、奖励函数，来实现无线网络中对用户和无线服务节点信息的特征标识；结合Dueling DQN网络具有的高效的决策能力进而提出了动态存储算法，用于每个无线服务节点的存储替换策略；提出利用无线网络的汇聚节点嵌入值分解网络计算的全局策略更新参数，传递给各个无线服务节点进行各智能体的局部策略更新；通过各个智能体中神经网络不断迭代更新，来使得全局损失函数达到收敛状态，从而得到全局最佳的存储策略。各个智能体的信息传递给汇聚节点促进了各个智能体的相互协作，快速达到全局最优。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111058748.3
Filing Date： 2021-09-09
Publication Date： 2023-09-22 00:00:00
Pub. No.： CN113779302B
公开国别： 中国
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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30 Days PV： 3
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