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摘要:
针对中小型规模水下无线传感器网络中存在的节点能量消耗不均衡、网络生命周期较短的问题,提出一种基于强化学习(RL)与消息反馈机制的能量均衡路由算法,将水下路由问题建模成马尔可夫过程,采用Q-Learning方法并设计直接奖励函数对节点转发路径进行决策;引入节点转发适宜度规避转发过程中的疑似空洞节点;改进空节点数据包恢复方法.采用NS-3网络仿真模拟器,通过在不同规模下对传感器动态网络算法性能进行对比分析.仿真结果显示,该算法在中等规模动态水下传感器网络中保障较高路由效率与投递成功率的前提下有效均衡了网络节点能量消耗,显著延长了网络生命周期.
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文献信息
篇名 基于消息反馈与强化学习的节能路由算法
来源期刊 应用科技 学科 工学
关键词 水下传感器网络 强化学习 能量有效 奖励函数 反馈消息 路由效率 空洞节点 网络生命周期
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 智能科学与技术
研究方向 页码范围 39-46,72
页数 9页 分类号 TN929.3
字数 语种 中文
DOI 10.11991/yykj.202111023
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
水下传感器网络
强化学习
能量有效
奖励函数
反馈消息
路由效率
空洞节点
网络生命周期
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
应用科技
双月刊
1009-671X
23-1191/U
大16开
哈尔滨市南通大街145号1号楼
14-160
1974
chi
出版文献量(篇)
4861
总下载数(次)
7
总被引数(次)
21528
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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