融合强化学习和模糊逻辑的DTN路由算法

作者：崔建群; 刘强强; 常亚楠; 刘珊; 吴清铖

来源：小型微型计算机系统, 2023, 1-10.

• 延迟容忍网络
• 强化学习
• 模糊逻辑

在延迟容忍网络中，网络拓扑结构动态变化，节点间通信受限，如何选择优秀的中继节点进行消息转发以提高消息投递成功的机率是容迟网络领域重要的研究课题。本文提出了融合强化学习和模糊逻辑的DTN路由算法（A routing algorithm combining reinforcement learning and fuzzy logic in delay-tolerant network）。该算法将DTN中消息传输的路径问题映射为有限的马尔可夫决策过程，针对传统算法对中继节点选择的盲目性、对节点和消息的评价缺乏全面性等问题进行改进。首先使用Q-Learning强化学习算法指导消息选取最佳的中继节点，其次通过模糊逻辑系统对节点和消息进行综合评价，并将评价值应用于路由转发。实验结果表明，与PROPHET，CARA，Epidemic，RLFGRP算法相比，RARF算法在低延时、低耗能的条件下有效提高了消息的投递概率。

• 单位
  华中师范大学