基于強化學習的FANET自適應MAC協(xié)議

摘要： 針對預設的單一媒體接入控制(MAC)協(xié)議難以滿足飛行自組織網絡(FANET)多樣化業(yè)務需求的問題，提出一種基于Q Learning的FANET自適應MAC協(xié)議(FQL-AMAC)。使用兩種基準協(xié)議聯合控制，根據當前網絡條件自動選擇并切換至服務質量(QoS)顯著的MAC協(xié)議。優(yōu)化單個網絡性能指標實現QoS局部最優(yōu)，采用熵值法融合吞吐量、延遲并提出綜合性能指標構建獎勵函數，以趨近Q... （共7頁）