【摘 要】
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针对移动物(车)联网的路由问题,通过对车辆的运动特点及造成链路断裂的原因进行的详细分析,我们建立了链路维持时间模型,并将维持时间作为设计路由算法的重要参数.Q-Learning
【机 构】
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天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,中国科学技术信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61571328);天津市重大科技专项(No.15ZXDSGX00050,No.16ZXFWGX00010);天津市科技支撑重点项目(No.17YFZCGX00360);天津市自然科学基金(No.15JCYBJC46500);天津市科技创新和131人才团队(No.TD12-5016,2015-23,No.TD13-5025)
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针对移动物(车)联网的路由问题,通过对车辆的运动特点及造成链路断裂的原因进行的详细分析,我们建立了链路维持时间模型,并将维持时间作为设计路由算法的重要参数.Q-Learning作为一种启发式机器学习策略,能够通过与周围环境交互来动态地调整路由路径.基于此,我们设计了一种自适应的路由新算法.它将学习任务分散在每一个车辆节点中,通过周期性的与周围节点交换信标信息来维护可靠的路由路径.利用NS-2模拟器对该算法的性能进行了评估,结果表明,在不同的网络场景中,该算法在递交率、端到端的延时以及平均跳数等方面均表现出
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