【摘 要】
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针对中小型规模水下无线传感器网络中存在的节点能量消耗不均衡、网络生命周期较短的问题,提出一种基于强化学习(RL)与消息反馈机制的能量均衡路由算法,将水下路由问题建模成马尔可夫过程,采用Q-Learning方法并设计直接奖励函数对节点转发路径进行决策;引入节点转发适宜度规避转发过程中的疑似空洞节点;改进空节点数据包恢复方法.采用NS-3网络仿真模拟器,通过在不同规模下对传感器动态网络算法性能进行对比分析.仿真结果显示,该算法在中等规模动态水下传感器网络中保障较高路由效率与投递成功率的前提下有效均衡了网络节点
【机 构】
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哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001;国家计算机网络应急技术处理协调中心 黑龙
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针对中小型规模水下无线传感器网络中存在的节点能量消耗不均衡、网络生命周期较短的问题,提出一种基于强化学习(RL)与消息反馈机制的能量均衡路由算法,将水下路由问题建模成马尔可夫过程,采用Q-Learning方法并设计直接奖励函数对节点转发路径进行决策;引入节点转发适宜度规避转发过程中的疑似空洞节点;改进空节点数据包恢复方法.采用NS-3网络仿真模拟器,通过在不同规模下对传感器动态网络算法性能进行对比分析.仿真结果显示,该算法在中等规模动态水下传感器网络中保障较高路由效率与投递成功率的前提下有效均衡了网络节点能量消耗,显著延长了网络生命周期.
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利用Ricceri的三临界点理论研究了带有Navier边值条件的(p1,…,pn)双调和方程组{Δ(∣Δui∣pi-2Δui)-αiΔpiui+βi∣ui∣pi-2 ui=λFui(x,u1,…,un)+μGui(x,u1,…,un),x∈Ω,ui=Δui=0,x∈?Ω,弱解的存在性,得到了问题至少存在3个弱解的充分条件.
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