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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Qin Yang (Inha University) Sang-Jo Yoo (Inha University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
1,227 - 1,235 (9page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.7.1227

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본 논문은 애드혹 네트워크에서 동적으로 변화하는 무선통신환경을 지원하기 위해 강화학습을 이용한 라우팅 프로토콜에 대해 제안한다. 제안된 방법의 목적은 전송률, 잔여 에너지, 그리고 종단간 지연과 관련한 라우팅 경로의 유틸리티 함수를 최대화하는 것이다. Q-learning 기반의 라우팅 경로 선택 알고리즘은 패킷 전송 성공률을 고려하여 제안되었다. Q-learning을 적용하는데 있어 각 노드를 상태로 정의하고 노드간의 링크를 행동으로 정의하였다. 패킷전송 및 에너지 소비의 신뢰성을 기반으로 패킷이 목적지에 도착하면 방문된 경로에 보상이 주어진다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방법이 다양한 통신상황에서 동적으로 환경에 적응하고 높은 유틸리티를 얻을 수 있음을 보인다.
#Q-learning #ad-hoc networks #node routing #quality of service #dynamic environment

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Q-learning for Ad-hoc Network Routing
Ⅳ. Simulation Results
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
G. Gankhuyag, A. P. Shrestha, and S.-J. Yoo, “Robust and reliable predictive routing strategy for flying ad-hoc networks,” IEEE Access, vol. 5, pp. 643-654, Jan. 2017. M. A. Alsheikh, S. Lin, and D. Niyato, “Machine learning in wireless sensor networks: algorithm, strategies, and applications,” IEEE Commun. Surveys & Tuts., vol. 16, no. 4, pp. 1996-2018, Apr. 2014. C. Guestrin, P. Bodik, R. Thibaux, M. Pashkin, and S. Madden, “Distributed regression: an efficient framework for modeling sensor network data,” in Proc. 3rd Int. Symp. Inf. Process. Sensor Netw., pp. 1-10, Apr. 2004. J. Barbancho, C. Leon, F. Molina, and A. Barbancho, “A new QoS routing algorithm based on self-organizing maps for wireless sensor networks,” Telecommum. Syst., vol. 36, no. 1-3, pp. 73-83, Nov. 2007. C. Watkins and P. Dayan, “Q-learning,” Machine Learning, vol. 8, no. 3/4, pp. 279-292, May 1992.

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