公开(公告)号：CN119201996B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411228645.0

申请日：2024-09-03

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 时龙 ,  林肖文 ,  陈进宇 ,  王喆 ,  梅镇 ,  刘宇泽 ,  周迅

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/27 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明属于分布式缓存领域，公开了一种融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法和系统，所述方法包括用户节点通过应用程序接口向预言机节点发起请求；预言机节点广播准备消息；预言机节点训练基于强化学习网络的间接缓存命中模型；预言机节点广播训练完成后的所述模型；预言机节点验证训练完成后的所述模型；预言机节点缓存所需内容后响应用户请求，所述缓存所需内容包括基于本地缓存池的直接缓存命中和基于强化学习网络的间接缓存命中；本发明改进了集中式训练分布式执行范式，保证了训练的有效性，从而实现了良好的多智能体合作性能。本发明提出的分布式缓存框架适用于多种Web3.0场景，提升分布式缓存框架的安全性与可靠性。

公开(公告)号：CN119201996A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411228645.0

申请日：2024-09-03

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 时龙 ,  林肖文 ,  陈进宇 ,  王喆 ,  梅镇 ,  刘宇泽 ,  周迅

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/27 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明属于分布式缓存领域，公开了一种融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法和系统，所述方法包括用户节点通过应用程序接口向预言机节点发起请求；预言机节点广播准备消息；预言机节点训练基于强化学习网络的间接缓存命中模型；预言机节点广播训练完成后的所述模型；预言机节点验证训练完成后的所述模型；预言机节点缓存所需内容后响应用户请求，所述缓存获取所需内容包括基于本地缓存池的直接缓存命中和基于强化学习网络的间接缓存命中；本发明改进了集中式训练分布式执行范式，保证了训练的有效性，从而实现了良好的多智能体合作性能。本发明提出的分布式缓存框架适用于多种Web3.0场景，提升分布式缓存框架的安全性与可靠性。