Q-Learning based control algorithm for HTTP adaptive streaming

Martín Gutiérrez, Virginia; Cabrera Quesada, Julian y García Santos, Narciso (2015). Q-Learning based control algorithm for HTTP adaptive streaming. En: "Visual Communications and Image Processing (VCIP 2015)", 13/12/2015 - 16/12/2015, Singapore. pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/VCIP.2015.7457906.

Descripción

Título: Q-Learning based control algorithm for HTTP adaptive streaming
Autor/es:
  • Martín Gutiérrez, Virginia
  • Cabrera Quesada, Julian
  • García Santos, Narciso
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: Visual Communications and Image Processing (VCIP 2015)
Fechas del Evento: 13/12/2015 - 16/12/2015
Lugar del Evento: Singapore
Título del Libro: Visual Communications and Image Processing (VCIP 2015)
Fecha: 2015
Materias:
Palabras Clave Informales: HTTP Adaptive Streaming, reinforcement learning, state, reward, policy, adaptation, Quality of Experience
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

We present a control algorithm based on Q-Learning for an HTTP Adaptive Streaming (HAS) Client in order to optimize the Quality of Experience (QoE) of the user. First, we propose a model with a suitable number of variables in an attempt to find a reasonable tradeoff between the complexity of the model and its capacity to capture appropriately the dynamics of the system. Second, we define a novel reward function that takes into consideration factors related to the user's QoE. Results will show, that our Q-learning algorithm is able to learn and efficiently control the selection of the segment qualities. In addition, we will show that our proposed approach outperforms another Q-learning approach.

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Más información

ID de Registro: 42757
Identificador DC: http://oa.upm.es/42757/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:42757
Identificador DOI: 10.1109/VCIP.2015.7457906
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 16 Jul 2016 09:46
Ultima Modificación: 16 Jul 2016 09:46
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