Undervattenssensornätverk (UWSN) har blivit ett hett forskningsämne på grund av sina olika akvatiska tillämpningar. Eftersom undervattenssensorn noderna drivs av inbyggda batterier som är svåra att ersätta, är en förlängning av nätverkets livslängd ett mycket brådskande behov. På grund av den låga och variabla överföringshastigheten hos ljud är konstruktionen av tillförlitliga routingalgoritmer för UWSNs utmanande. I detta dokument föreslår vi en Q-learning baserad delay-aware routing (QDAR) algoritm för att förlänga livslängden för undervattenssensornätverk. I QDAR är en datainsamlingsfas utformad för att anpassa sig till den dynamiska miljön. Med Q-learning-tekniken kan QDAR bestämma ett globalt optimalt nästa hopp snarare än ett girigt. Vi definierar en verksamhets-nyttofunktion där resterande energi och spridningsfördröjning både beaktas för lämpliga routing beslut. QDAR-algoritmen kan således förlänga nätverkets livslängd genom att jämnt fördela restenergin och ge lägre end-to-end fördröjning. Simuleringsresultaten visar att vårt protokoll kan ge nästan samma nätverkslivslängd, och kan minska den end-to-end fördröjningen med 20-25% jämfört med ett klassiskt livstidsutökat routingprotokoll (QELAR).
Dessutom, Jin et al. REF föreslog en Q-Learning-baserad Delay-Aware Routing (QDAR) Algoritm för att förlänga livslängden för undervattenssensornätverk.
A Q-Learning-Based Delay-Aware Routing Algorithm to Extend the Lifetime of Underwater Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}