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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多智能体强化学习模型的边缘缓存方法和装置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：CN114185677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202111523410.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于多智能体强化学习模型的边缘缓存方法和装置是由徐海涛;杨羽涛;邬惠峰;戴翚设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体强化学习模型的边缘缓存方法和装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于多智能体强化学习模型的边缘缓存方法和装置，通过获取当前缓存的多个高等流行度内容和中等流行度内容的信息，信息包括内容标识、第一存储状态和内容的第一流行度，第一流行度表示内容被请求的概率，中等流行度内容可用于与邻近服务器进行合作被邻近服务器获取；通过多智能体强化学习模型对内容标识、第一存储状态和第一流行度进行处理，得到下一时刻缓存的目标内容的目标内容标识和目标存储状态；并对当前缓存的内容进行更新。本申请提供的技术方案提高了终端设备请求的内容在本地服务器和邻近服务器中的命中率，从而减少了终端设备请求内容的时延，有效地提升了用户体验。

本发明授权基于多智能体强化学习模型的边缘缓存方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习模型的边缘缓存方法，其特征在于，应用于本地服务器，包括： 获取当前缓存的多个内容的信息，所述信息包括内容标识、第一存储状态和所述内容的第一流行度，所述多个内容包括第一流行度大于第一流行度阈值的高等流行度内容，以及，第一流行度小于第一流行度阈值且大于第二流行度阈值的中等流行度内容，所述第一流行度阈值大于所述第二流行度阈值，所述第一流行度表示所述内容被请求的概率，所述中等流行度内容用于被终端设备请求或与邻近服务器进行合作被所述邻近服务器获取； 通过多智能体强化学习模型对所述内容标识、所述第一存储状态和所述第一流行度进行处理，得到下一时刻缓存的目标内容的目标内容标识和目标存储状态； 根据所述目标内容标识、所述目标存储状态和所述目标内容对应的目标流行度，对当前缓存的内容进行更新； 所述通过多智能体强化学习模型对所述内容标识、所述第一存储状态和所述第一流行度进行处理，得到下一时刻缓存的目标内容的目标内容标识和目标存储状态，包括： 步骤1、针对每一个内容，根据所述内容标识，分别获取所述邻近服务器将所述内容发送至所述本地服务器的第一时延，以及，中心服务器将所述内容发送至所述本地服务器的第二时延，并在所述邻近服务器中获取所述内容的第二存储状态和第二流行度； 步骤2、根据所述第一存储状态、所述第一流行度、所述第二存储状态、所述第二流行度、所述第一时延和所述第二时延，计算缓存所述内容对应的瞬时收益、平均收益和收益估计值，所述瞬时收益表示所述内容对应的时延减少量； 步骤3、根据所述瞬时收益、所述平均收益和所述收益估计值，确定下一时刻缓存的临时内容的临时内容标识和临时存储状态，并根据临时内容标识确定临时内容对应的临时流行度； 步骤4、对所述临时内容重复执行上述步骤1‑3，直至得到符合预设条件的目标内容的目标内容标识和目标存储状态。

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