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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于Q‑learning算法的水下通信方法及装置，方法包括：在Q‑learning算法中设计综合型的奖励函数，得到优化后的目标Q‑learning算法；根据所述目标Q‑learning算法，计算候选转发节点在数据传输过程中的Q值，对所述候选转发节点进行优先级排序；通过网络初始化处理，构建任一传感器节点对应的邻居节点信息表；网络开始进行数据包传输时，源节点应用所述Q‑learning算法计算奖励函数，寻找Q值最大的最优邻居节点作为下一跳节点，进行数据包转发。本发明实施例能够有效延长网络整体寿命，减少数据包传输跳数，提升数据包的传输成功率，可广泛应用于水下通信技术领域。
主权项：1.一种基于Q-learning算法的水下通信方法，其特征在于，包括以下步骤：在Q-learning算法中设计综合型的奖励函数，得到优化后的目标Q-learning算法；根据所述目标Q-learning算法，计算候选转发节点在数据传输过程中的Q值，对所述候选转发节点进行优先级排序；通过网络初始化处理，构建任一传感器节点对应的邻居节点信息表；网络开始进行数据包传输时，源节点应用所述Q-learning算法计算奖励函数，寻找Q值最大的最优邻居节点作为下一跳节点，进行数据包转发。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于Q-learning算法的水下通信方法及装置
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