基于强化学习的分布式自适应稳定拓扑生成方法
授权
摘要
本发明公开一种基于强化学习的分布式自适应稳定拓扑生成方法，解决了移动自组织网络在路由过程中链路节点联接持续性差的问题。具体实现包括：在移动自组织网络中节点动态拓扑构建；划分自适应强化学习区间及Q值表初始化；接收信号强度值进行分区间处理；自适应区间内强化学习与联接状态稳定性判断；直接决策区间状态判断；自适应区间边界更新；生成分布式自适应的稳定联接拓扑。本发明将接收信号强度值与强化学习方法和自适应区间方法结合，准确实现了移动自组织网络动态拓扑变化过程中的稳定拓扑链路，本发明减少了节点的能量消耗，避免了较大的网络开销，学习速率快，复杂度低。用于移动自组织网络分布式拓扑生成。
基本信息
专利标题 ：
基于强化学习的分布式自适应稳定拓扑生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110719201A
申请号 ：
CN201910968096.3
公开（公告）日 ：
2020-01-21
申请日 ：
2019-10-12
授权号 ：
CN110719201B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
黄庆东石斌宇蒋彦渊
申请人 ：
西安邮电大学
申请人地址 ：
陕西省西安市雁塔区长安南路563号
代理机构 ：
陕西电子工业专利中心
代理人 ：
程晓霞
优先权 ：
CN201910968096.3
主分类号 ：
H04L12/24
IPC分类号 ：
H04L12/24 H04W84/18
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2020-02-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/24
申请日 : 20191012
申请日 : 20191012
2020-01-21 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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