【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种多基站协作缓存方法、装置、基站和存储介质。
技术介绍
1、移动边缘计算技术将缓存和计算功能下放到靠近用户侧的边缘网络，能够显著减少回程流量，从而减少流量拥塞并降低传输时延，提升用户体验质量。
2、深度强化学习具有很强的顺序决策能力，已经被用于多个复杂控制领域，在适应边缘网络动态特性上也有巨大的优势。目前已有大量基于深度强化学习的边缘缓存方法被提出，其中，多基站协作缓存方法一般基于集中训练-分布执行框架。该框架在模型训练时，所有基站向云端发送用于集中训练的信息，云端将训练后的信息返回各基站，进而实现边缘缓存。
3、但是，上述多基站缓存方法需要云端与各基站之间频繁交互信息，使得云端存在信息传输的瓶颈，容易导致传输信息的丢失，多基站协作缓存性能降低。
技术实现思路
1、本申请提供一种多基站协作缓存方法、装置、基站和存储介质，用以解决现有多基站缓存方法中云端与各基站之间交互频繁导致多基站协作缓存性能低的问题。
2、第一方面，本申请提...
【技术保护点】
1.一种多基站协作缓存方法，其特征在于，所述方法应用于基站，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述获取所述基站在当前时隙的状态之前，还包括：
4.根据权利要求2所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述基站在当前时隙的奖励信息包括所述基站的用户在当前时隙存取所述缓存内容信息的时延减小度。
5.根据权利要求1所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的多基站协作缓存...
【技术特征摘要】
1.一种多基站协作缓存方法，其特征在于，所述方法应用于基站，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述获取所述基站在当前时隙的状态之前，还包括：
4.根据权利要求2所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述基站在当前时隙的奖励信息包括所述基站的用户在当前时隙存取所述缓存内容信息的时延减小度。
5.根据权利要求1所述的多基站协作缓存方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的多基站协作缓存...
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