本發(fā)明涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)緩存決策方法及系統(tǒng)；本發(fā)明實(shí)施例中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)緩存決策方法通過(guò)基于分布式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的算法來(lái)對(duì)邊緣緩存策略數(shù)學(xué)模型計(jì)算最優(yōu)解，能夠解決對(duì)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化問(wèn)題。該方法基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型的建立和最優(yōu)目標(biāo)的確定，并基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，根據(jù)大量的用戶歷史數(shù)據(jù)，讓機(jī)器去學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)用戶的偏好度以及網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容流行度的變化趨勢(shì)，并根據(jù)學(xué)習(xí)的結(jié)果去調(diào)整服務(wù)緩存策略。可以有效的給出服務(wù)緩存決策的最優(yōu)解。其對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)也具體同樣的技術(shù)效果。