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文檔簡介
1、Ad hoc網(wǎng)絡是一種分布式多跳無線網(wǎng)絡,其網(wǎng)絡中的每個節(jié)點都具有路由功能,現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛應用到軍事、救災、醫(yī)療等許多通信領域。但是,網(wǎng)絡結構的動態(tài)變化和網(wǎng)絡資源的有限性,制約了該網(wǎng)絡被更進一步地應用。路由協(xié)議成為解決這個問題的關鍵之一。然而傳統(tǒng)的Ad hoc路由協(xié)議由于對網(wǎng)絡環(huán)境自適應能力低,當網(wǎng)絡情況發(fā)生變化時,不能夠有效做出改變,導致網(wǎng)絡擁塞,引起數(shù)據(jù)包丟失嚴重,傳輸延時增加,極大影響了網(wǎng)絡性能。
當前,強化學習算法
2、被廣泛應用到許多領域。在通信領域,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)絡中現(xiàn)有的兩類路由協(xié)議的典型代表:按需驅動的AODV協(xié)議和表驅動的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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