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摘要:
移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性.传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能.针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法.该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由.在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销.对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析.仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率.
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文献信息
篇名 强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法
来源期刊 国防科技大学学报 学科 工学
关键词 移动自组织网络 强化学习 路由算法
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 专题:通信系统的学习问题
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 TN92
字数 5576字 语种 中文
DOI 10.11887/j.cn.202004001
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 王少尉 南京大学电子科学与工程学院 10 17 2.0 4.0
2 蒯振然 南京大学电子科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
移动自组织网络
强化学习
路由算法
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
国防科技大学学报
双月刊
1001-2486
43-1067/T
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号
42-98
1956
chi
出版文献量(篇)
3593
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5
总被引数(次)
31889
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