[发明专利]基于Q-Learning算法获取无线体域网最优路径的方法有效
| 申请号： | 201910846122.5 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110730486B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 张戈;奚思遥;王力立;尹欣杰;张新宇;黄成;吴晓蓓;杜万年;闫晓 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H04W40/02 | 分类号： | H04W40/02;H04W40/10;H04W40/12;H04W40/20;H04L45/12;H04L45/00;H04W84/18 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Q‑Learning算法获取无线体域网最优路径的方法，属于无线传感器网络控制领域，该方法包括以下步骤：初始化无线体域网参数；设定Q‑Learning算法中学习率α和折扣因子γ的值；构建评价矩阵用于寻找最优路径，并利用初始化的无线体域网参数求取评价矩阵的初始值，之后在路径选择过程中不断更新评价矩阵，并利用Q‑Learning算法不断学习Q矩阵；根据学习后的Q矩阵获取发送节点到目标节点的最优路径。本发明方法可以显著有效延长WBAN网络节点生存周期，能提高无线体域网更精确快捷地服务人类生活的能力，可以被广泛应用于医疗监测、疾病防控等无线体域网实际应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 learning 算法 获取 无线 体域网 最优 路径 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Q-Learning算法获取无线体域网最优路径的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、初始化无线体域网参数；/n步骤2、设定Q-Learning算法中学习率α和折扣因子γ的值，其中α，γ∈[0,1]；/n步骤3、构建评价矩阵用于寻找最优路径，并利用步骤1初始化的无线体域网参数求取评价矩阵的初始值，之后在路径选择过程中不断更新评价矩阵，并利用Q-Learning算法不断学习Q矩阵；/n步骤4、根据学习后的Q矩阵获取发送节点到目标节点sink的最优路径。/n
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