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申请/专利权人：扬州大学
摘要：本申请公开了一种基于Sarsa机器学习算法的车载命名数据网络路由方法，属于机器学习领域。方法包括：在道路选择中，通过使用模糊逻辑方法和深度优先搜索算法对全局道路信息进行获取并加以利用得到最优全局路由路径。在车辆节点选择时，车辆保持固定大小的Q值表，该Q值表具有奖励功能并作为转发路由的依据，通过查找过滤后的Q值表来请求最佳节点引导全局路由路径，将信息发送至目标节点。由此，提高了信息传输过程中的数据包命中率、降低了端到端延迟、减小了网络路由开销。
主权项：1.一种基于Sarsa机器学习算法的车载命名数据网络路由方法，其特征在于，在车载路由器内部设置Q值表，所述方法包括以下步骤：获取传输待发送信息的最优全局路由路径；根据预设奖励函数计算邻居节点的反馈奖励值，并根据所述奖励值和邻居节点信息更新所述Q值表中相应的状态值；基于Sarsa机器学习算法，根据所述Q值表在所述最优全局路由路径中选择最优邻居节点作为下一跳的信息中继节点，并更新所述Q值表中相应的状态值，继续选择所述下一跳的信息中继节点，直至所述下一跳的信息中继节点为所述待发送信息的目标节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 扬州大学 基于Sarsa机器学习算法的车载命名数据网络路由方法
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