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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明公开了一种基于深度Q网络的移动车载路由方法，包括：S1、模拟设置VANET环境，实现了与现实交通流动高度一致的动态元素；S2、定义状态空间，在VANET环境的模拟中，采用动态交通仿真与评估方法进行建模；S3、定义动作空间，将智能体在各种环境状态下的行动选择设置为有限的离散选项，构成智能体的动作空间；S4、设计奖励函数，并在奖励函数中引入常数N；S5、定义Q神经网络，将状态空间和动作空间作为Q神经网络的输入，采用Q神经网络对智能体进行训练，并输出一个标量；S6、使用经验回放法维护一个经验回放缓冲区，从中随机采样部分数据进行训练。本发明显著增强了智能体的数据投递性能，并提高了数据样本的使用效率。
主权项：1.一种基于深度Q网络的移动车载路由方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、模拟设置VANET环境，通过在环境地图中策略性地配置无线接入点及模拟不同交通工具和行人的行为模式，搭建真实的移动车载通信网络环境；S2、定义状态空间，在VANET环境的模拟中，采用动态交通仿真与评估方法进行建模，将环境地图网格化；S3、定义动作空间，将智能体在各种环境状态下的行动选择设置为有限的离散选项，构成智能体的动作空间，行动选择包括发送消息、不发送消息；S4、设计奖励函数，并在奖励函数中引入常数N，通过奖励函数评价智能体在特定状态下采取的行动是否有助于实现既定目标；S5、定义Q神经网络，将状态空间和动作空间作为Q神经网络的输入，采用Q神经网络对智能体进行训练，并输出一个标量，代表在给定状态下采取特定动作的预期价值；S6、在训练Q神经网络时，使用经验回放法维护一个经验回放缓冲区，从中随机采样部分数据进行训练；训练结束后输出训练好的DQN模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于深度Q网络的移动车载路由方法
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