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一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法 

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申请/专利权人:重庆邮电大学

摘要:本发明涉及一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法,属于软件定义无线传感网络领域。该方法包括:S1:结合节点位置和时延信息,构建网络节点能耗估算模型,并根据该模型估算所有节点的能耗速率;S2:根据能耗和节点密度空间的相关性,采用动态半径的簇头选择算法,计算出事件区域需要选取的簇头节点数k;同时选取k个副簇头节点作为簇头节点的簇内数据转发节点;S3:采用基于强化学习的最优路径选择算法,计算传输的最优路径。本发明能有效提高生存周期、均衡网络能耗和提高数据包传输率。

主权项:1.一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法,其特征在于,该方法具体包括以下步骤:S1:结合节点位置和时延信息,构建网络节点能耗估算模型,并根据该模型估算所有节点的能耗速率;S2:根据能耗和节点密度空间的相关性,采用动态半径的簇头选择算法,计算出事件区域需要选取的簇头节点数k;同时选取k个副簇头节点作为簇头节点的簇内数据转发节点;S3:采用基于强化学习的最优路径选择算法,计算传输的最优路径。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 重庆邮电大学 一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法

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