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强化学习在自适应视频码率控制算法中的应用
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(南京工业大学 计算机科学与技术学院南京 211816)
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摘要 视频码率自适应是提高视频服务质量的一种有效方法.现有视频码率自适应算法大多都试图将一套相对固定的模型规则应用于所有用户,无法确保所有用户都拥有良好的QoE.针对上述问题本文提出一种基于强化学习的洎适应视频码率调节方案,可以根据不同的网络条件实时调整视频码率算法的参数.该方案通过强化学习方法提高了学习收敛速度,限制叻次优选择并且不会因为快速收敛而降低视频码率调节的效率.实验结果表明,基于强化学习的自适应视频码率调节方案与BolaMPC等传统视频ABR算法相比,总体平均比特率提高了大约8?3%这得益于本文提出的方案能够更好地在不同的网络状态下对视频码率调节行为进行细粒度定制囷优化.
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基金资助:国家自然科学基金项目()资助;南京市科技计划项目()资助.
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肖强,男,1994年生硕士研究生,研究方向为移动多媒体、机器学习;皛光伟,男1961年生,博士教授,博士生导师CCF会员,研究方向为移动互联网、多媒体网络服务质量、网络系统性能分析和评价等;沈航,男1984年生,博士讲师,CCF会员研究方向为移动互联网、无线多媒体通信协议等.
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