【摘 要】
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针对传统飞行自组网协议自适应能力不强，大规模网络应用场景效果不佳的问题，提出了一种基于深度强化学习的多模式路由算法。该算法综合利用系统吞吐量、分组递交率和平均端到端时延等参数构建价值函数，通过智能体自动调节各个无人机的路由工作模式，将大型网络分解为主体网络和数个与之相连的小型异构网络，降低了系统复杂度，局部性能达到最优，提升了整个网络的性能。使用NS3仿真平台测试了算法和传统协议AODV、DSDV
【基金项目】
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国家自然科学基金（61973161，61991404）； 江苏省教育厅未来网络科研基金资助（FNSRFP-2021-YB-05）；
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针对传统飞行自组网协议自适应能力不强，大规模网络应用场景效果不佳的问题，提出了一种基于深度强化学习的多模式路由算法。该算法综合利用系统吞吐量、分组递交率和平均端到端时延等参数构建价值函数，通过智能体自动调节各个无人机的路由工作模式，将大型网络分解为主体网络和数个与之相连的小型异构网络，降低了系统复杂度，局部性能达到最优，提升了整个网络的性能。使用NS3仿真平台测试了算法和传统协议AODV、DSDV的性能指标。仿真结果表明，算法显著优于传统协议，且网络规模越大、负载越高则优势越明显，平均吞吐量提升了55.46%，分组递交率提升了39.85%，平均端到端时延降低了60.94%。
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