针对无线传感器网络中的移动代理路由问题，提出了一种具有Q学习和蚁群优化的无线传感器网络移动代理路由算法。算法结合了Q学习和蚁群优化算法的思想，引入了新的路径选择概率模型，恒温阀芯有效地保持了最优路径。
真结果表明，该算法有效提高了移动代理路由效率，满足了不同任务的时延要求，提高了最优路径的可靠性，进一步降低了网络的功耗。线传感器网络（WSN）[1]是一种新型的应用程序网络，结合了各种技术，例如传感器和无线通信。量限制是其区别特征之一[2-4]。此，设计一种有效的路由算法以促进大规模数据传输成为了研究的重要领域。文献[5]中，WSN采用了基于移动代理（MA）的计算模型，有效地克服了功耗高，持续时间长，可扩展性差的缺点。客户端/服务器数据传输模型中。WSN中的MA迁移路径直接影响数据传输的效率。ACO算法（蚁群优化）[6]可有效解决旅行旅客（TSP）[7-8]的问题。WSN中管理代理路由的问题可以转化为TSP的解决方案。前的研究[9-12]采用了蚁群算法或改进的蚁群算法来解决迁移路径MA的问题，但是该算法运行时间长，可以很容易地实现。过早地收敛到最佳本地解决方案，并且路由效率较弱且是最佳的。径中存在故障节点等缺陷，并且节点从环境中学习的能力也很弱。对上述问题，本文提出了一种基于蚁群算法的混合Q学习的无线传感器网络移动代理路由算法。Q学习算法的Q值在蚁群优化算法中用作信息素值，提高了路径中节点的学习能力，提高了MA路由的效率并采用路径维护操作，以提高最优路径的可靠性并减少路径的使用。络的整体能耗。
于某些节点可能由于环境或获得的最佳路径中的漏洞而发生故障，因此MA代理迁移不仅会失败，最佳路径也将无效，并且花费在操作上的精力和时间解决方案将徒劳。费，因此解决最佳路径很重要，但保持最佳路径也必不可少。
果有几个相邻节点并且这些节点在此圆圈中，则根据父节点信息表中相邻节点的地理位置，计算节点相对于父节点和子节点的距离。节点的总和，则选择总和较小的节点作为替代。点。路径维护过程中，要考虑整个局部维护路径的能耗和所维护路径的长度，以便获得的维护路径在以下方面达到局部最优：能源消耗和延迟。
图3所示，这是WSN的源节点和目标节点之间的最佳路径的某个部分。
路径上，节点f由于某种原因而失败，然后在该节点的父节点a之间失败故障和故障节点的子节点b。电线连接到直径并执行路径维护操作。于节点c，g和h都在圆中，并且节点h不在相邻列表中，因此将其排除在外，比较节点c和g与节点a和b之间的距离，最后选择acb路由，而不是默认路由。由afb，以便在保留大部分原始路径的同时快速维护最佳路径，同时降低功耗并延迟网络重新路径的搜索。5显示，由于ACO算法未考虑节点的剩余能量，因此解析路径的路径较长，因此倾向于过早地收敛于局部最优解，而不是总体最优解；优化效率相对较低，迁移路径较长，能耗很重要，节点的能耗不均衡，因此路径评估功能具有价值最大的。
献[11-12]的算法考虑了节点自身的剩余能量，在一定程度上提高了算法的整体搜索能力，但并未考虑节点的能量消耗。点传输主要与距离的平方或四次方相关，这导致对路径的评估。能更大。MARAQA提高了路径上节点的学习能力，并在路由中考虑了节点的距离，剩余能量和参考距离因子，并认为节点的传输能耗为主要与距离的平方或四次方有关。
效地平衡了路径长度，恒温阀芯网络的功耗和网络的能量平衡，因此路径评估功能的值最小。
文设计了一种新的MA结构和一个新的节点信息数组：在MARAQA中，将Q学习算法的Q值用作优化算法中的信息素值。群，提高了节点在环境中的学习能力，提高了MA路径的搜索效率。路由中，穷尽了最短距离，节点的剩余能量和参考距离，并保持了最佳路径。真结果表明，该算法获得的最优路径是优越且可靠的。
本文转载自
恒温阀芯 https://www.wisdom-thermostats.com