《模糊强化学习的改进GEAR传感网络均衡算法》PDF+DOC
作者:安子强
单位:中国航天科工集团公司第十七研究所
出版:《计算机仿真》2013年第06期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSJZ2013060680
DOC编号:DOCJSJZ2013060689
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在网络节点分配均衡优化中,需要依靠地理位置与能量开销等先验知识才能进行调度,但传统GEAR节点分配算法中,传感节点的有效性不强,降低了通信效率。在分析GEAR传感节点分配算法基础上,提出模糊强化Q学习的改进GEAR传感网络均衡算法。运用模糊神经网络对强化学习中的Q值进行逼近,把Q值与无线传感节点分配过程相结合,根据模糊Q值对传递节点进行选择。提高通信效率,通过仿真结果验证了改进方法的通信能量消耗曲线趋势要低于传统GEAR算法,能有效避开网络拥塞区域,通信效率得到了显著的提高。
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