基于W学习的无线网络传输调度方案

摘要：

针对无线网络的传输问题,提出了一种适用于无线网络的智能传输调度方案,在马尔可夫决策过程(MDP)的基础上构建了系统模型,通过W学习算法的引入,中继节点对缓存器储存状态及信道质量进行学习,从而在信息数据包的传输过程中智能地选择数据包传输对象及数据包传输方式来达到在节省能量损耗的前提下尽量减少数据包丢失的目的.通过状态聚合方法解决因状态空间过大而导致的维灾问题,同时采用了行动集缩减来以减少某些状态对应的行动数,利用这些简化方法可以发现逐次逼近法的存储空间压缩率为41％,W学习算法的存储空间压缩率为43％.最后,系统仿真结果表明,提出的传输调度方案可以在节省能耗的基础上尽量地传输数据,减少了数据包的丢失,同时采取的状态聚合法及行动集缩减在有效地简化计算的同时并没有影响算法的性能.

关键词：传输调度方案、马尔可夫决策过程、W学习算法、中继节点、近似最优策略

所属期刊栏目：33

分类号：TN925

资助基金：国家自然科学基金资助项目61102062;教育部科学技术研究重点项目212145;重庆市科委自然科学基金资助项目cstc2011jjA1192;重庆市教委科学技术研究项目KJ110503;重庆邮电大学博士启动基金资助项目A2010-11

在线出版日期：2013-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3005-3009,3015