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基于多态Q学习的无线网络MAC层CSMA协议优化策略

         

摘要

由于无线信道具有共享特性,节点之间竞争不可避免.传统p-坚持载波感知多址(CSMA)的传输概率对吞吐量有很大影响[1].笔者设计了一种多态增强学习(RL)方法,在多态Q学习模型中提出了三种学习类型,定义传输概率Q为节点学习策略,节点没有关于网络的先验信息,只利用历史感知信息包括碰撞次数及成功传输率,来学习最佳策略[2-3].并通过综合仿真,对不同状态定义下的Q学习模型性能进行了比较.

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