基于增強型學習算法的無線路由協(xié)議研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、Ad hoc網(wǎng)絡(luò)是一種分布式多跳無線網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點都具有路由功能，現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到軍事、救災(zāi)、醫(yī)療等許多通信領(lǐng)域。但是，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化和網(wǎng)絡(luò)資源的有限性，制約了該網(wǎng)絡(luò)被更進一步地應(yīng)用。路由協(xié)議成為解決這個問題的關(guān)鍵之一。然而傳統(tǒng)的Ad hoc路由協(xié)議由于對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境自適應(yīng)能力低，當網(wǎng)絡(luò)情況發(fā)生變化時，不能夠有效做出改變，導致網(wǎng)絡(luò)擁塞，引起數(shù)據(jù)包丟失嚴重，傳輸延時增加，極大影響了網(wǎng)絡(luò)性能。
　　 當前，強化學習算法

2、被廣泛應(yīng)用到許多領(lǐng)域。在通信領(lǐng)域，利用強化學習算法解決路由問題，正在成為研究的熱點。
　　 本論文分析研究了Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)有的兩類路由協(xié)議的典型代表：按需驅(qū)動的AODV協(xié)議和表驅(qū)動的OLSR協(xié)議。通過采用強化學習算法對AODV協(xié)議進行改進，提出了QAODV協(xié)議。為利用強化學習算法解決表驅(qū)動路由協(xié)議問題，論文對OLSR協(xié)議機制做了有效地改進，建立了強化學習算法模型，提出了LOLSR協(xié)議。通過仿真發(fā)現(xiàn)，兩種協(xié)議采用強化學習算法

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