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公开(公告)号：CN108809443A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810513090.2
申请日：2018-05-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的水下光通信网络路由方法，包括：在水下光通信网络中，各节点通过发送广播包，得到各节点的邻居节点，利用各节点的邻居节点初始化各节点的路由表信息；对水下光通信网络中有通信需求的节点发送数据包，通过ACK确认机制计算接收数据包的节点与发送数据包的节点间的奖赏值；利用奖赏值，通过分布式值函数计算并更新节点的Q值；采用ε‑greedy间接探索方法，选择Q值最大的节点作为下一跳节点，若下一跳节点为目的节点，则在下一跳节点转发数据包，确定最优路径。本发明主要用来确定水光网络数据转发的最优路径，从而节约能量，提高数据转发率，实现网络生命周期最大化。
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公开(公告)号：CN108809443B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201810513090.2
申请日：2018-05-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的水下光通信网络路由方法，包括：在水下光通信网络中，各节点通过发送广播包，得到各节点的邻居节点，利用各节点的邻居节点初始化各节点的路由表信息；对水下光通信网络中有通信需求的节点发送数据包，通过ACK确认机制计算接收数据包的节点与发送数据包的节点间的奖赏值；利用奖赏值，通过分布式值函数计算并更新节点的Q值；采用ε‑greedy间接探索方法，选择Q值最大的节点作为下一跳节点，若下一跳节点为目的节点，则在下一跳节点转发数据包，确定最优路径。本发明主要用来确定水光网络数据转发的最优路径，从而节约能量，提高数据转发率，实现网络生命周期最大化。
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