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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112202848 A
(43)申请公布日 2021.01.08
(21)申请号 202010968137.1
(22)申请日 2020.09.15
(71)申请人 中国
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