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🔥内容介绍

一、引言

无人机自组网（UANET）凭借其灵活部署和高效通信能力，在诸如应急救援、环境监测以及军事行动等众多领域展现出巨大应用潜力。然而，无人机的高速移动性致使网络拓扑结构瞬息万变，传统的 AODV 路由协议单纯以跳数作为路由选择的衡量标准，对链路质量和稳定性缺乏感知，频繁出现链路断裂和路由重建情况，严重制约了网络性能。为有效应对这一挑战，本文创新性地将强化学习中的 Q - Learning 算法融入 AODV 路由决策流程，旨在探寻一种综合考量跳数、链路稳定性以及节点剩余能量的最优稳定路由策略。

二、无人机自组网与传统 AODV 路由协议的困境

（一）无人机自组网特性

UANET 由多架无人机组成，具备自组织、无中心的特点。无人机的飞行速度快、机动性强，这使得网络拓扑结构不断变化。例如，在执行应急救援任务时，无人机需要根据救援现场的实际情况快速调整飞行路径，从而导致网络中节点的相对位置频繁变动，网络拓扑也随之快速改变。

（二）传统 AODV 路由协议弊端

AODV 路由协议采用按需路由方式，在路由发现过程中仅依据跳数来选择路径。在 UANET 环境下，这种单一的度量标准无法适应网络的动态变化。由于无人机移动速度快，链路质量不稳定，仅以跳数选择的路由可能在短时间内就因链路中断而失效，进而引发频繁的路由重建。这不仅增加了网络开销，还导致数据传输延迟增大，严重影响网络性能。例如，在环境监测应用中，实时监测数据可能因路由频繁中断而无法及时、准确地传输，降低了监测的时效性和可靠性。

三、Q - Learning 算法原理及在 AODV 路由中的应用

（一）Q - Learning 算法基础

Q - Learning 是一种无模型的强化学习算法，旨在通过智能体与环境的持续交互，学习到一个最优策略，以最大化长期累积奖励。在 Q - Learning 中，智能体根据当前状态选择一个动作，执行该动作后，环境会反馈一个奖励值，并转移到新的状态。智能体通过不断试错，逐步更新 Q 值表，Q 值表记录了在每个状态下执行每个动作的预期长期累积奖励。更新 Q 值的公式为：

四、基于 Q - Learning 的 AODV 路由优化流程

（一）初始化

1. 每个无人机节点初始化其 Q 值表，将所有状态 - 动作对的 Q 值初始化为 0。同时，设置 Q - Learning 算法的参数，如学习率 α、折扣因子 γ。

2. 无人机节点获取自身初始状态信息，包括剩余能量、与邻居节点的链路质量等。

（二）路由请求转发与学习过程

1. 当一个无人机节点接收到 RREQ 时，它根据当前状态查询 Q 值表，选择具有最高 Q 值的动作（即选择转发 RREQ 的邻居节点）。若当前状态下所有动作的 Q 值相同或都较低，可采用随机选择策略，以鼓励智能体探索新的路径。

2. 节点转发 RREQ 后，等待接收来自环境的反馈。当目的节点接收到 RREQ 并返回路由应答（RREP）时，中间转发节点可以获取到关于该路径的更多信息，如实际跳数、链路稳定性等。根据这些信息，节点计算奖励值，并按照 Q 值更新公式更新 Q 值表。

3. 在网络运行过程中，每个无人机节点持续与网络环境交互，不断接收新的 RREQ 并转发，同时根据反馈信息更新 Q 值表，逐步学习到最优的路由选择策略。

（三）路径选择与维护

1. 当一个无人机节点需要发送数据时，它首先根据当前状态查询 Q 值表，选择具有最高 Q 值的动作对应的邻居节点作为下一跳，从而构建一条路由路径。

2. 在数据传输过程中，节点实时监测链路状态。若发现链路质量下降或节点能量过低可能影响路由稳定性时，节点重新查询 Q 值表，尝试寻找替代路径，以维护路由的稳定性，确保数据的可靠传输。

⛳️ 运行结果

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

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