[发明专利]一种基于深度强化学习的水下无线传感器网络拓扑控制方法有效
| 申请号： | 202111121811.3 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN113923123B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 刘春凤;赵昭;曲雯毓;余涛;王子恒 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04L41/12 | 分类号： | H04L41/12;H04W40/24;G06N3/092;G06N3/088;G06N3/084;G06N3/0464;H04W4/38;H04W28/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 韩帅 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的水下无线传感器网络拓扑控制方法；它分为离线训练和在线控制两个阶段，在离线训练阶段，根据已有的网络信道和传输信息，在强化学习的框架下按照预定的拓扑控制顺序去训练网络拓扑控制方法；在此过程中本发明设计了一种基于强化学习的拓扑控制方法，它能够获得能耗均衡且连通的网络拓扑结构；同时本发明提出了一个基于深度学习的蒙特卡洛树搜索方法去评估拓扑控制过程中每个动作选择的收益；在线控制阶段，拓扑控制中心定期接收来自水下传感器节点的信息包，获取有关网络信道和传输状态的有用参数值；根据这些参数值，拓扑控制中心使用与离线训练部分相同的强化学习框架生成网络拓扑，以适应当前动态的水下环境；本发明可以根据水下通信环境为水下无线传感器网络重新生成网络拓扑，在满足网络连通性要求的同时有效延长网络生命周期。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 水下 无线 传感器 网络 拓扑 控制 方法 | ||
【主权项】：
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