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公开(公告)号：CN116456416A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310509256.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明结合强化学习探索与双Q学习思想，公开了一种基于地理位置的离线双Q学习路由方法，包括如下步骤：信标交互与奖励表的计算，经验获取与Q值表的更新，邻居最大Q值的同步及路由决策。在强化学习算法中将数据包映射为智能体，智能体获取的奖励值综合考虑了链路质量、节点度、路由空洞与欧氏距离因素，通过合理的奖励与惩罚机制，智能体可以感知路由空洞并使数据包避免转发到空洞节点。通过双Q学习的方法避免了Q值过估计的问题，使Q值表更快地收敛到最优路径。本发明实现了在高动态网络环境中避免路由空洞，实时寻找全局最优的路由，有效提高了网络的服务质量，提高了数据包传递的成功率，降低了传输端到端时延。
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