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国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:孙晨,莫国美,舒坚,
单位:南昌航空大学软件学院,南昌330063;
关键词:无人机自组织网络,路由协议,强化学习,
基金:国家自然科学基金资助项目(62062050);江西省教育厅科技项目(GJJ170615);;
无人机自组织网络(FANET)被广泛应用于军事、应急救灾和环境监测等情况下的网络通信服务,良好的路由协议能为其在通信条件恶劣场景下的可靠传输提供保障。利用强化学习将路由选择描述为一个马尔可夫决策过程进行路由决策成为研究热点。为了更进一步地介绍和挖掘基于强化学习的FANET路由协议研究现状,首先介绍近几年来FANET传统路由协议上的一些改进;其次,基于强化学习的FANET路由协议研究的最新调研结果进行详细的介绍;同时,对路由研究算法中的状态、动作和奖励等建模规律进行深度挖掘,从路由的优化标准和强化学习优化过程等方面进行了比较;最后,根据目前基于强化学习FANET路由协议的研究现状进行总结和展望。
来源:2023年第7期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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