一种面向多层Sketch网络测量的缓存分配方法，属于计算机网络技术和强化学习的交叉领域。首先通过数据采集模块获取相应的训练数据；然后通过基于A3C的强化学习算法和相关训练数据集来训练并得到相应的模型；接着使用训练好的模型来决策各层Sketch的缓存大小，使基于多层Sketch的网络测量方法几乎能够达到最优准确度；最后使用Sketch缓存分配模块决定的Sketch缓存分配方案进行相应的网络测量，得到更准确的测量结果。本发明优势在于不需要依靠经验人为设置各层Sketch缓存的分配方案，可以通过强化学习的Sketch缓存分配方法决策各层Sketch的缓存大小，使网络测量方法几乎能够达到最优准确度。
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来源：北方有色网
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