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题名基于强化学习动态特征驱动的可靠路由算法研究
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作者
李姝
谢睿
冯永新
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机构
沈阳理工大学装备工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第8期1861-1868,共8页
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基金
辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金面上项目(JYTMS20230186)资助。
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文摘
飞行自组织网络FANET的高度动态性和不稳定性,导致通讯节点易失效、易受到攻击、欺骗等,为飞行自组织网络的可靠通信带来了巨大挑战.针对飞行自组织网络的高动态性以及链路不可靠问题,提出了一种基于强化学习动态特征驱动的可靠路由发现算法,并设计了一种基于强化学习的可靠路由协议RR-AODV(Reliable Reinforcement AODV).首先,通过距离和相对运动速度矢量双约束条件进行可靠节点预筛选,预判并规避短期链路中断风险,有效避免因节点高速移动导致的频繁路径重建.其次,通过时间、质量、能量、空间四维联合链路评估方法,建立可靠邻居链路,改善了动态网络中节点易失效、链路易中断等问题.最后,通过Q-learning算法构建拓扑感知的智能决策引擎,将洪泛式路由发现改进为动态链路特征驱动的精准单播探索,解决了AODV协议洪泛广播的资源浪费、链路不可靠的问题.经实验表明,相较于AODV、AODV-ETX和P-AODV协议,该协议在投递率和路由开销性能上均有改善,能够更好地适应飞行自组织网络.
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关键词
飞行自组织网
强化学习
AODV
Q-leaning
路由算法
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Keywords
FANET
reinforcement learning
AODV
Q-learning
routing algorithms
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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