边缘缓存收益提升95.56%
通过在线学习动态优化缓存决策，同时联合深度强化学习调整区块链参数，实现边缘缓存收益与区块链性能的联合最大化。
戴朋林 · Yaorong, Huang · 吴晓 · Li, Ke · 邢焕来 · Kai, Liu
IEEE Transactions on Consumer Electronics 2023
能从动态车联网数据中捕捉新鲜度与移动性特征，缓存决策更贴合实际请求，从而带来95.56%的边缘缓存收益提升。
无需预先知道所有请求模式，算法在线学习即可适应动态环境，实现缓存决策的实时更新。
利用深度强化学习动态调整区块链参数，在交易吞吐量和能耗之间自动找到平衡，避免人工反复试错。