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摘要
针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁，导致移动自组网复杂的问题，提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征，使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略；通过存储经验知识，维护端到端路由，赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力，从而提高路径的稳定性，降低路由建立和维护开销，增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明，提出的算法具有较好的收敛性能；在路由修复时间、端到端时延，以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。
- 出版日期2023
- 单位通信与信息工程学院; 重庆邮电大学
