工业WSNs中基于Q-学习的图路由算法

• 作者: 罗坤 赵新颖
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 工业无线传感网络 图路由 Q-学习 上行链路图 成本函数
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 1496-1501
• 页数: 6页
• 分类号: TPT393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.10.018

摘要

针对工业无线传感网络(Industrial Wireless Sensor Networks,IWSN),提出基于Q-学习的图路由(Q-Learning-based Graph Routing,QLGR).利用图表述网络拓扑,QLGR算法通过网络内节点的信息构建上行链路图.先依据节点距网关的跳数,能量供应类型以及离邻居节点接收信号强度构建节点的成本函数,再依据成本函数选择节点加入上行链路图.同时,利用Q-学习算法调整成本函数的权重系数,进而减少数据传输时延,延长网络寿命.仿真结果表明,提出的QLGR算法减缓了节点能量消耗速度,提高了传输数据的可靠性.