面向5G雾计算中基于Q-learning的安全中继节点选择方法

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提出了一种基于Q-learning的最优双中继节点选择方法。首先构建了基于社会意识的安全雾计算结构模型,然后在该模型下设计了基于Q-learning算法的最优双中继节点选择方法,实现了在动态环境下对最优双中继节点的选择,最后对密钥生成速率、双中继节点选择速度和动态环境中双中继节点的选择准确率进行了分析。实验结果表明,该方案能有效地在动态环境中选择最优双中继节点,算法迅速收敛达到稳定,最优中继节点选择速度得到有效提升。
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