【摘 要】
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针对应急通信中网络拓扑的快速动态变化及突发的网络拥塞现象,提出了一种适用于应急通信网络的路由算法MLSA,利用蚁群算法框架结合强化学习过程进行系统建模,将网络链路性能
【基金项目】
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国家重点研发计划项目基金(No.2017YFB0504202);国家自然科学基金面上项目(No.41571426);武汉市应用基础研究计划项目基金(No.2017010201010114)
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针对应急通信中网络拓扑的快速动态变化及突发的网络拥塞现象,提出了一种适用于应急通信网络的路由算法MLSA,利用蚁群算法框架结合强化学习过程进行系统建模,将网络链路性能统计分析过程限制在较高优先级的区域,通过探测局部邻居节点的状态信息,对不同路由决策过程进行打分,并根据网络反馈做出策略调整,从而改善网络整体性能,有利于缓解网络拥塞,增加了数据传输的实时性、稳定性。实验证明,在较高节点移动性环境下,针对应急通信中产生的网络拥塞现象,MLSA较经典按需路由协议AODV和DSR,具有明显的性能优势。
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