基于增强学习的非均匀分簇水声传感器网络能耗研究

• 作者: 何柳婷 侯睿
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 水声传感器网络 聚类算法 增强学习 路径优化
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 205-209
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12130/znmdzk.20200216

摘要

近年来,水声传感器网络越来越成为研究的热点,但由于水下环境复杂多变,导致网络中能量消耗不均的问题.针对此问题提出了一种基于增强学习的非均匀分簇的水声传感器网络路径优化算法.该算法首先根据水声传感器网络中节点的深度和剩余能量把传感器节点分成大小不同的簇;然后根据节点的综合属性值选出最佳簇头;最后在数据传输阶段利用增强学习和ε-greedy策略对簇间的传输路径进行决策和学习,寻找最优路由.实验结果表明:本文方法可以有效均衡能耗,并延长网络寿命.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯睿	中南民族大学计算机科学学院	58	120	5.0	8.0
2	何柳婷	中南民族大学计算机科学学院	3	0	0.0	0.0