現(xiàn)有的OLSR中能夠完成對全網(wǎng)路由信息的交互,但是隨著節(jié)點(diǎn)的移動速度增加,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟苍诳焖賱討B(tài)變化,從而導(dǎo)致了路由信息更新慢,網(wǎng)絡(luò)性能下降,端到端時延大、包丟失率增加和節(jié)點(diǎn)吞吐量小等問題.針對上述問題,提出了一種基于Q-Learning思想的移動自組網(wǎng)OLSR路由策略,該路由策略從節(jié)點(diǎn)移動性、鏈路速率和節(jié)點(diǎn)跳數(shù)三方面進(jìn)行考慮.與傳統(tǒng)方法相比,Q-Learning能夠在線學(xué)習(xí),適應(yīng)MANET高度動態(tài)變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),檢測不同時間點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)移動程度,使每個節(jié)點(diǎn)能相應(yīng)的更新路由度量,從而提高路由協(xié)議的穩(wěn)定性,提供可靠的路由路徑.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的方法具有更低的端到端延遲、更小的包丟失率以及更高的吞吐量. 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 OLSR路由協(xié)議策略
    1.1 路由權(quán)值優(yōu)化
        1.1.1 基于節(jié)點(diǎn)移動性的度量優(yōu)化
        1.1.2 基于鏈路速率的度量優(yōu)化
    1.2 基于Q-Learning思想的路由策略
        1.2.1 Q-Learning簡介
        1.2.2 路由策略
2 仿真結(jié)果與性能分析
    2.1 仿真設(shè)置
    2.2 性能分析
        2.2.1 端到端時延和時延抖動結(jié)果分析
        2.2.2 業(yè)務(wù)接收量結(jié)果分析
        2.2.3 吞吐量結(jié)果分析
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Q學(xué)習(xí)的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的改進(jìn)與研究[J]. 劉芬,隋天宇,王葉群.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2019(02)
[2]一種基于Q-Learning策略的自適應(yīng)移動物聯(lián)網(wǎng)路由新算法[J]. 張德干,葛輝,劉曉歡,張曉丹,李文斌.  電子學(xué)報(bào). 2018(10)
[3]基于模糊視覺與快速路由的移動自組織網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議FH-OLSR[J]. 劉強(qiáng),阮章靜.  北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[4]基于節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定性與跨層優(yōu)化的MANET路由設(shè)計(jì)[J]. 沈瑋陽,劉強(qiáng),歐陽峰.  計(jì)算機(jī)工程. 2017(10)
[5]基于鏈路狀態(tài)感知的無線Mesh網(wǎng)優(yōu)化路由協(xié)議[J]. 王靖,李芳芳,于全.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2012(11)
[6]MANET網(wǎng)絡(luò)中一種基于灰色區(qū)域的移動預(yù)測路由協(xié)議及多徑備份路由擴(kuò)展[J]. 周文佳,陳旿,肖迪,張鵬飛,慕德俊.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(05)
[7]RLAR:基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的自適應(yīng)路由算法[J]. 鄭力明,李曉冬,李小勇.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2011(04)
[8]基于多目標(biāo)Q-Learning的MANET自適應(yīng)路由策略[J]. 劉燕燕.  科技信息(科學(xué)教研). 2008(25)
[9]基于Q-Learning的自適應(yīng)容錯路由算法的研究[J]. 姚怡,覃華,蘇一丹.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2006(10)



本文編號：3674773