【摘 要】
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针对当前各种路由算法在广域网环境下由于不能适应各种拓扑环境和负载不均衡时所引起的路由性能不高等问题,提出了一种基于梯度上升算法实现的增强学习的自适应路由算法RLAR
【机 构】
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武警成都指挥学院信息技术教研室,国防科技大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室,武警成都指挥学院科研科
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划基金项目（2005CB321801）, 国家自然科学基金项目（60873215、60621003）, 高等学校博士学科点专项科研基金项目（200899980003）
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针对当前各种路由算法在广域网环境下由于不能适应各种拓扑环境和负载不均衡时所引起的路由性能不高等问题,提出了一种基于梯度上升算法实现的增强学习的自适应路由算法RLAR。增强学习意味着学习一种策略,即基于环境的反馈信息构造从状态到行为的映射,其本质为通过与环境的交互试验对策略集合进行评估。将增强学习策略运用于网络路由优化中,为路由研究提供了一种全新的思路。对比了多种现有的路由算法,实验结果表明,RLAR能有效提高网络路由性能。
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