【摘 要】
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无线传感器网络是物联网感知层众多异构网络中的一种。近年来,随着物联网技术在工业控制、环境监测、仓储物流等场景的广泛应用,各类无线传感器网络接入设备产生的数据也呈几何式地增长。传统的无线传感器网络在资源管理、业务处理、服务质量等方面面临着极大的挑战,并且由于能量、存储和计算资源受限,无线传感器网络路由优化问题尤为重要。现有的无线传感器网络路由算法在海量的数据传输、多种业务服务以及动态配置和优化等方面
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无线传感器网络是物联网感知层众多异构网络中的一种。近年来,随着物联网技术在工业控制、环境监测、仓储物流等场景的广泛应用,各类无线传感器网络接入设备产生的数据也呈几何式地增长。传统的无线传感器网络在资源管理、业务处理、服务质量等方面面临着极大的挑战,并且由于能量、存储和计算资源受限,无线传感器网络路由优化问题尤为重要。现有的无线传感器网络路由算法在海量的数据传输、多种业务服务以及动态配置和优化等方面性能不佳。深度强化学习技术具有强大的感知和决策能力,在实现智能路由优化方面有着巨大潜力。软件定义无线传感器网络数控分离、可编程的特点解决了传统分布式无线传感器网络计算和数据资源不足的问题,有利于将深度强化学习技术应用进无线传感器网络路由优化方面。本文将软件定义无线传感器网络技术与深度强化学习技术相结合,对软件定义无线传感器网络路由问题进行了研究。主要内容如下:1.为了满足用户对高效率、低延迟路由的需求,设计了一种在软件定义无线传感器网络架构下基于深度强化学习的路由优化算法ROA-DRL（Routing Optimization Algorithm based on Deep Reinforcement Learning）,在满足服务质量的情况下达到优化路由的目的。利用软件定义网络技术实时获得无线传感器网络全局视图信息,ROA-DRL基于此全局视图信息,将深度确定性策略梯度算法与优先经验回放技术相结合,在经验回放池中根据重要性采样,优先使用重要的经验训练,获得最优路由决策。仿真实验证明,ROA-DRL相对于RL-SDWSN和DCBSRP算法,ROA-DRL具有较高的吞吐量和较低的延迟。2.针对在数据量急剧增长的情况下,单路径路由协议容易造成网络拥塞的问题,为使网络资源分配合理,在SDN架构下设计了一种基于深度强化学习的多路径路由算法MRAB-DRL（Multipath Routing Algorithm based on Deep Reinforcement Learning）。MRAB-DRL从控制器获取全局视图信息,将节点剩余带宽、节点剩余能量和时延作为奖励函数,让智能体不断迭代更新,做出最优选择动作,获得源节点到目的节点的多条最优路径,再依据每条路径的Q值大小,按每条路径的Q值比例将流量分割为三条子流传输。仿真实验表明,与EER-RL和FA-SDN算法相比,MRAB-DRL具有较高的吞吐量、较低的延迟以及更长的网络生命周期。图[18]表[4]参[75]
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