基于强化学习的智能路由研究
王之风
吴少峰
武汉船舶通信研究所 武汉 430000
摘要：为了优化无线自组网的网络性能,降低网络传输的时延、网络拥塞度,提高数据送达率,基于Q-Learning算法,提出了一种改进的路由算法DQ-Learning.该算法优化了Q-Learning算法中的动态衰减的探索因子ε,使其初期变化慢,保持较高的探索率,中后期变化加快,保证算法收敛速度.仿真结果表明,与传统的Q-Learning算法和最短路径算法相比,改进后的DQ-Learning算法在时延、数据送达率和网络拥塞度指标上都取得了更好的效果,具有很好的应用价值.
关键词：自组网强化学习智能路由探索因子Q-Learning
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)TN925(无线通信)
论文发表日期：2025-05-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 84-86,96 )
英文信息