Reinforcement Learning-Based Routing Protocol in Underwater Sensor Networks
Hee-won Kim, Ho-Shin Cho · 한국통신학회논문지 · 2020
초록·키워드 목차 오류제보하기 본 논문은 수중 환경에서 네트워크 토폴로지를 고려한 강화학습 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 센서노드들은 차기 전달노드를 선택할 때, 네트워크 토폴로지를 고려한 가치값을 이용하여 목적지 반대방향으로의 패킷 전달을 회피하고 자원낭비를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과, 지연 및 배터리 소모 측면에서 기존의 QELAR에 비해 우수한 성능을 보인다. #Underwater Sensor Networks #Routing #Q-learning #Latency #Energy consumption 요약ABSTRACTⅠ. 서론Ⅱ. 제안 기법Ⅲ. 모의실험 결과Ⅳ. 결론References