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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明提供一种基于深度强化学习的车联网多路径路由方法，首先在路段间应用人工蜂群算法在动态且不稳定的车联网拓扑中发现多条路径，并优先选择通信质量较好的路径。这种多维度的路径选择方法综合考虑了距离、拥塞水平和信号质量等因素，使得路径选择更加全面和优化。其次，协议在路段内部利用PPO算法对基于地理位置的路由协议进行改进，能够实时学习当前网络状况并做出智能决策，这增强了协议对高动态车联网环境的适应性。能够提升VANETs的整体性能和可靠性，确保数据传输的高效和稳定，并自适应地应对网络拓扑的快速变化和各种环境变化。
主权项：1.一种基于深度强化学习的车联网多路径路由方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、节点间定期交换HELLO数据包以维护最新的邻居信息；RSU收集并由边缘服务器同步路段的交通信息，为后续的路由决策做准备；节点根据邻居信息利用PPO算法进行训练，以形成策略网络，为数据转发做准备；步骤2、当前节点Vi需要转发数据包时，判断当前节点Vi是否位于RSU的通信范围内；如果是，执行步骤3；若当前节点Vi不在RSU的覆盖范围时，执行步骤5；步骤3、执行路段间的多路径探索策略，边缘服务器检查路由表中是否存在预定义的路由信息；若无有效路由信息，执行步骤4；如果存在有效路由信息，执行步骤6；步骤4、边缘服务器将利用人工蜂群算法探索并建立到目的节点的多条潜在路由，然后执行步骤6；步骤5、协议默认采取路段内多跳转发策略，当前节点Vi将利用PPO算法训练的策略网络来确定最佳中继节点；然后执行步骤6；步骤6、逐步转发数据包；步骤7、判断目的节点是否成功接收到数据包，若成功接收到数据包，路由过程结束；如果未成功接收，则重新执行步骤2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 一种基于深度强化学习的车联网多路径路由方法
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