本发明请求保护一种基于强化学习的D2D辅助设备缓存系统及缓存方法,具体是基于DQN(Deep Q Network)强化学习方式下的D2D通信缓存优化的系统。系统由服务器端的训练数据筛选模块、服务交互模块、请求处理模块、日志记录子模块和辅助节点设备的强化学习模块、请求处理模块、文件缓存模块、日志记录模块以及用户所在的辅助节点D2D通信覆盖区所有用户构成,通过统计分析用户对文件请求的记录,将数据进行筛选后用于强化学习,通过神经网络来学习得到辅助节点设备上适应流行度的缓存策略,从而提高系统D2D辅助设备卸载的命中率,有效地降低基站负荷,发挥D2D通信降低用户时延、节省网络带宽以及增加资源复用等作用。
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