文献类型：期刊文章

作　　者：张德干[1,2] 葛辉[1,2] 刘晓欢[1,2] 张晓丹[3] 李文斌[1,2]

ZHANG De-gan;GE Hui;LIU Xiao-huan;ZHANG Xiao-dan;LI Wen-bin(Tianjin Key Lab of Intelligent Computing&Novel Software Technology,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China;Key Laboratory of Computer Vision and System(Tianjin University of Technology),Ministry of Education, Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China;Institute of Institute of Scientific and Technical Information of China,Beijing 100038,China)

机构地区：[1]天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津300384 [2]天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津300384 [3]中国科学技术信息研究所,北京100038

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.61571328);天津市重大科技专项(No.15ZXDSGX00050;No.16ZXFWGX00010);天津市科技支撑重点项目(No.17YFZCGX00360);天津市自然科学基金(No.15JCYBJC46500);天津市科技创新和131人才团队(No.TD12-5016;2015-23;No.TD13-5025)

年　　份：2018

卷　　号：46

期　　号：10

起止页码：2325-2332

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对移动物(车)联网的路由问题,通过对车辆的运动特点及造成链路断裂的原因进行的详细分析,我们建立了链路维持时间模型,并将维持时间作为设计路由算法的重要参数. Q-Learning作为一种启发式机器学习策略,能够通过与周围环境交互来动态地调整路由路径.基于此,我们设计了一种自适应的路由新算法.它将学习任务分散在每一个车辆节点中,通过周期性的与周围节点交换信标信息来维护可靠的路由路径.利用NS-2模拟器对该算法的性能进行了评估,结果表明,在不同的网络场景中,该算法在递交率、端到端的延时以及平均跳数等方面均表现出很好的效果.

关 键 词：机器学习  移动物联网  拓扑 动态  路由

分 类 号：TP393]