【摘 要】
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无线传感器网络是面向具体应用的网络,在一些应用场合下,重要性不同的数据在传输时所要保证的服务质量(Quality of Service, QoS)不同,这就对网络的路由协议设计提出了更高的
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无线传感器网络是面向具体应用的网络,在一些应用场合下,重要性不同的数据在传输时所要保证的服务质量(Quality of Service, QoS)不同,这就对网络的路由协议设计提出了更高的要求。在一些多路径路由协议中,优先级较高的重要数据可以通过最短路径发送以减少数据在传输过程中的延时,然而,由于所处环境以及拓扑结构的动态特性,网络中可能同时存在多条路径质量各不相同的最短路径。因此,如何从这多条最短路径中选择当前网络状况下性能最优的一条进行数据传输以满足数据的QoS需求是一个重要的研究课题。本文首先将无线传感器网络看作一个多Agent系统,将节点看作具有独立学习能力的Agent,提出一种基于多Agent强化学习的多路径路由协议。在该协议中,节点根据所传输数据的优先级进行路径选择,若为低优先级数据,则随机从路由表中选择一条路径；若为高优先级数据,则将邻居节点的缓冲队列长度以及节点间的链路质量作为路径选择的依据。论文采用多Agent强化学习理论,将高优先级数据的路由选择过程建模为一个Markov决策过程,通过邻居节点之间的局部信息交互,建立了一种基于分布式值函数的Q-学习机制。然后,在OMNeT++环境下进行了仿真实验,对所提出的协议进行验证。结果表明,该协议能够有效减少高优先级数据的传输延时,提高其传输成功率,并且能够在一定程度上平衡网络负载。在所提出的协议基础上,本文进一步考虑节点学习时状态空间过大的问题,借鉴状态聚类思想,对邻居节点的队列长度进行大小排序,以其排序作为系统决策的一个状态分量,提出了一种基于状态聚类的多路径路由协议,以减小学习的状态空间。仿真结果表明,聚类后的算法学习速度更快、效果更好。
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