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摘要:
命名数据网络由于缓存的作用及多路径和多播的传输特点,使得传统的拥塞控制策略不再适用.从命名数据网络转发策略的角度出发,结合强化学习中的Sarsa(λ)算法,提出了一种以最小时延为目标的拥塞控制算法.该算法考虑了链路延迟和中断的影响,利用NDN中路由节点的计算和学习能力,使用Sarsa(λ)算法实现命名数据网络中网络包的智能转发.在基于ns-3的ndnSIM仿真平台下进行性能测试,并和已有的采用滑窗机制的Best route算法、Multicast算法和RF算法做比较.仿真结果表明,提出的智能转发策略能有效增加网络的数据递交率,减少丢包数量和网络平均时延,有效地减少拥塞.
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文献信息
篇名 命名数据网络中的一种主动拥塞控制机制研究
来源期刊 载人航天 学科 工学
关键词 命名数据网络 拥塞控制 强化学习 Sarsa(λ)算法
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 69-75
页数 7页 分类号 TN927+.3
字数 4724字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-5825.2020.01.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张宇 北京理工大学通信技术研究所 37 152 7.0 11.0
2 王亚东 北京理工大学通信技术研究所 3 7 1.0 2.0
3 张悦 北京理工大学通信技术研究所 12 24 3.0 4.0
4 陈延祥 北京理工大学通信技术研究所 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (14)
共引文献  (57)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
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1991(1)
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2011(2)
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2012(1)
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2020(0)
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  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
命名数据网络
拥塞控制
强化学习
Sarsa(λ)算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
载人航天
双月刊
1674-5825
11-5008/V
大16开
北京海淀区圆明园西路1号院
2-740
2003
chi
出版文献量(篇)
1268
总下载数(次)
0
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