本文提出了一种基于模糊强化学习的传感器网络平衡算法。于具有强化学习Q值的模糊神经网络邻近值的优势，本文结合了无线传感器节点Q值的分配过程并选择了节点根据模糊Q值进行继电器。算法改善了传统的GEAR节点分配算法过于依赖经验知识（例如地理位置和能耗）进行规划的缺陷。了优化负载平衡和无线传感器网络的通信，我们进行了大量研究。著名的研究方法之一是基于GEAR协议为无线传感器网络分配节点的方法。前，几乎所有的无线传感器网络都基于该协议。
GAER协议是基于地理位置的路由器协议。使用节点位置信息作为选择路由器的主要基础，并根据监视目标的地理位置在特定方向上传输信息，以减少无线网络路由的开销。是，随着无线传感器网络的应用环境变得越来越复杂，基于GEAR算法的基本通信协议逐渐显示出严重的缺陷，许多研究者提出了方法。划常规传感器网络节点。是，给定节点的随机分布，它不能保证所有节点的有效调度。设使用不可靠的模型来选择网络节点，则需要太多的经验知识，这极大地限制了网络节点的规划。些研究人员研究了基于模糊模式的节点规划方法，该方法可以用最少的资源找到合适的节点位置。是，该方法的缺陷在很大程度上取决于经验知识，例如地理位置和用于编程的能量消耗，这极大地限制了其适用性和实用性。
了解决上述问题，恒温阀芯本文提出了强化学习方法。是，在Q强化学习方法中，需要大量的经验知识作为支持，这进一步限制了其实用性。了克服这个问题，本文提供了强化学习的Q点的模糊近似。糊命令条目是一对状态命令。过找到最佳状态下的值Q并预先添加相应的干扰因子，该算法可以在模糊控制环境下工作。糊指令环境在状态转移过程中获得计算的模糊奖励值Q。据模糊值误差，调整和学习模糊控制系统的结构。可以更好地响应无线传感器网络节点的模糊能量环境。图1所示，改进的Q学习系统的结构采用模糊计算机控制。
此框架中，模糊控制网络用于描述和存储学习过程中的相关任务。传感器在学习过程中检测到的当前状态为Q时，将基于当前状态执行模糊搜索控制，并在未知实验中获得最佳选择。后，它将考虑修改最佳策略，以在研究和使用之间取得平衡，以获得最佳性能结果。于GEAR的传统无线传感器网络协议，它可以通过地理位置和能量感知来执行路由。是，GEAR网络的负载平衡仅提供有限的支持。如，如果网络中的传输路径上存在拥塞，地理位置和功耗将保持不变，并且它们仍将使用先前的路径发送到网络拥塞区域。将导致额外的能耗。文在传统算法中引入了模糊强化学习机制，从而可以在传感器的每个节点上实现网络负载分担的功能，从而减少了节点的能耗。长无线传感器网络的生命周期。分析传统GEAR传感器节点分配算法和模糊改进Q学习算法的基础上，对GEAR传感器网络平衡算法进行了改进。糊神经网络用于将增强学习的Q值分配给无线传感器节点，并基于模糊Q值或Q值的近似值选择发送节点，从而改善了传统GEAR节点分配算法的缺点，该算法高度依赖地理位置，能耗和其他经验知识进行规划。后，通过仿真实验，证明了通信能耗曲线的趋势低于传统的GEAR算法，可以避免网络拥塞。
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