【摘 要】
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随着基于HTTP的视频流快速增长,观众对视频的质量需求也在逐渐上升,码率自适应(Adaptive Bitrate,ABR)算法是视频播放器用来提升用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的一种有效工具。针对现有ABR算法存在频繁缓冲、视频卡顿、画质较低和网络吞吐量预测不准确等问题,本文利用深度强化学习(Deep Reinforce Learning,DRL)方法研究ABR
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随着基于HTTP的视频流快速增长,观众对视频的质量需求也在逐渐上升,码率自适应(Adaptive Bitrate,ABR)算法是视频播放器用来提升用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的一种有效工具。针对现有ABR算法存在频繁缓冲、视频卡顿、画质较低和网络吞吐量预测不准确等问题,本文利用深度强化学习(Deep Reinforce Learning,DRL)方法研究ABR算法的效率问题,主要工作如下:(1)针对现有DRL方法训练神经网络时奖励值的波动大、算法收敛慢且收敛困难等问题,提出了一种基于深度强化学习的ABR算法(NABR)。NABR通过限制新旧策略的更新幅度,避免更新幅度差异过大造成收敛困难;其次,NABR利用基线函数减少策略梯度方差;同时采用置信域方法找到最优ABR策略;最后NABR在策略网络中添加熵损失函数鼓励Agent随机探索以提高累计奖励。实验结果表明,相比于现有方法,NABR具有更快的收敛速度,鲁棒性更强,能进一步提升用户的QoE。(2)针对现有DRL方法需要大量的训练样本且不能快速收敛,导致学习得到的ABR算法泛化性较弱,不能适应不同的网络带宽;在计算策略梯度时会产生大量的策略梯度方差,造成收敛困难等问题。提出一种基于元学习的ABR算法(LABR),LABR利用元学习方法来训练RL的策略网络,采用少量样本学习到一个最佳的损失函数,使得LABR只需要少量任务样本就能快速收敛且更稳定,从而提高ABR算法的泛化性,进一步提高QoE。最后通过实验验证了LABR算法的有效性。(3)针对现有的ABR算法均是固定QoE的各项参数,DRL通过训练固定的奖励值来生成ABR算法模型,造成一项指标提高而另一项减少;例如提高视频质量的权重系数,会造成视频卡顿时间增加;提高卡顿时间的权重系数会降低视频质量等问题,提出一种基于约束贝叶斯优化方法的ABR算法(BABR),BABR利用约束贝叶斯方法来优化QoE的各项权重,提高视频质量,同时减少卡顿时长,使视频质量与卡顿时长等各项参数达到最佳组合。实验结果表明,BABR与现有的方法相比,QoE的各项指标权重能够取得较好的平衡,最终实现更高的QoE。(4)研究NABR、LABR和BABR算法在自适应流媒体系统的部署与应用方法。分别将NABR、LABR、BABR算法部署在视频播放器上,ABR算法通过HTTP协议请求存储在Linux服务器上的视频,验证算法的有效性。实验分别在4G与Wi Fi网络环境下进行评估,实验结果表明,NABR算法的QoE提高了3.8%-9.4%。
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