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一种基于Q-Learning策略的自适应移动物联网路由新算法

         

摘要

针对移动物(车)联网的路由问题,通过对车辆的运动特点及造成链路断裂的原因进行的详细分析,我们建立了链路维持时间模型,并将维持时间作为设计路由算法的重要参数.Q-Learning作为一种启发式机器学习策略,能够通过与周围环境交互来动态地调整路由路径.基于此,我们设计了一种自适应的路由新算法.它将学习任务分散在每一个车辆节点中,通过周期性的与周围节点交换信标信息来维护可靠的路由路径.利用NS-2模拟器对该算法的性能进行了评估,结果表明,在不同的网络场景中,该算法在递交率、端到端的延时以及平均跳数等方面均表现出很好的效果.

著录项

  • 来源
    《电子学报》 |2018年第10期|2325-2332|共8页
  • 作者单位

    天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室;

    天津300384;

    天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室;

    天津300384;

    天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室;

    天津300384;

    天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室;

    天津300384;

    天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室;

    天津300384;

    天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室;

    天津300384;

    中国科学技术信息研究所;

    北京100038;

    天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室;

    天津300384;

    天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室;

    天津300384;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算机网络;
  • 关键词

    机器学习; 移动物联网; 拓扑; 动态; 路由;

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