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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119497152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411508655.X，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略是由张楚欣;包翀宇;丁欣瑶;柏锦程;李华博;赵海涛;朱桂龙;刘淼设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略，属于人工智能与边缘计算交叉技术领域。本发明步骤：①智慧交通场景中从基站向主基站发送从基站缓存中已缓存内容的缓存状态索引集sk；②通过DRL，主基站能够根据当前k时期的缓存状态值sk和预期折现奖励函数Qsk,ak；θk决定将执行的行动ak，从而得到最优的缓存替换策略③从基站根据对已缓存内容集进行更新；④从基站用CMAB算法，提取并分析用户及缓存信息的特征信息，计算每个内容的预测奖励UCB。选择使UCB值最大的内容对应的请求队列进行组播。接收用户反馈的实际奖励后，更新模型参数，以动态调整组播内容。该方法确保用户获取最新内容，提高数据实时处理能力并避免提供陈旧数据。

本发明授权一种基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略，其特征在于：所述基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略的网络架构是由1个主基站和1个从基站组成的无线边缘缓存网络；在所述主基站部署深度Q网络，在所述从基站部署由CMAB算法驱动的轻量级优化算法；所述基于上下文多臂机与深度强化学习的无线边缘缓存动态优化策略具体步骤如下： S1：在所述无线边缘缓存网络中，所述从基站向所述主基站发送k时期系统的缓存请求状态sk； S2：所述主基站在接收到所述从基站的反馈后，决定缓存替换策略通过深度强化学习中的DQN算法，所述主基站根据当前k时期的状态值sk和预期折现奖励函数Qsk,ak；θk决定将执行的最优行动ak，即最优的缓存替换策略S3：根据最优缓存内容替换策略所述从基站对已缓存内容集和k时期的状态值sk进行更新； S4：所述主基站用CMAB算法，提取并分析用户及缓存信息的特征信息，计算每个内容的预测奖励UCB；选择使UCB值最大的内容对应的请求队列进行组播，即满足的内容索引，其中为预测奖励的归一化期望值，β为探索系数，si为内容i的不确定度量；接收用户反馈的实际奖励后，更新模型参数，以动态调整组播内容。

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