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基于Q-learning的分布式自適應(yīng)拓?fù)浞(wěn)定性算法

發(fā)布時(shí)間:2024-03-15 02:48
  針對移動(dòng)節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞(wěn)定性的影響,提出了一種預(yù)測相鄰節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定聯(lián)接的自適應(yīng)分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。各節(jié)點(diǎn)采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)區(qū)間自適應(yīng)劃分相結(jié)合的方法,利用相鄰節(jié)點(diǎn)間的接收信號強(qiáng)度信息對相鄰節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)接狀態(tài)進(jìn)行判定,最終預(yù)測出能夠保持穩(wěn)定聯(lián)接的鄰居節(jié)點(diǎn)集。通過多種條件下隨機(jī)游走模型仿真,結(jié)果表明預(yù)測準(zhǔn)確度均保持在95%左右,驗(yàn)證了該算法的有效性和穩(wěn)定性。

【文章頁數(shù)】:7 頁


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