[发明专利]基于深度强化学习的无人系统网络自适应路由方法和系统有效
| 申请号： | 202010968137.1 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112202848B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 刘建敏;王琪;徐勇军;何晨涛;徐亦达 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;H04L12/721;H04L12/727;H04L12/729 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度强化学习的无人系统网络自适应路由方法，旨在解决现有技术中节点的高速移动、频繁变化的网络拓扑，无法提供自适应路由策略的技术问题。所述方法包括：所有节点以一个自适应的时间间隔发送HELLO信息包；任一节点收到其邻居节点发送的HELLO信息包后，更新该节点的邻居表中该邻居节点的节点信息；建立基于深度强化学习的路由策略算法框架；设计基于深度强化学习的路由策略实现方法。本发明具备良好的模型泛化能力，能泛化于具有不同网络规模和不同节点移动速度的网络上，使得本发明更适用于具有动态变化的无人系统网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 无人 系统 网络 自适应 路由 方法 | ||
【主权项】：
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