基于DRL的飞行自组网自适应多模式路由算法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第14期北京时间：

作者：黄凯, 邱修林, 殷俊, 杨余旺

单位：1.南京理工大学 计算机科学与工程学院，南京 210094；2.南京邮电大学 计算机科学与技术学院，南京 210003

摘要：针对传统飞行自组网协议自适应能力不强、大规模网络应用场景效果不佳的问题，提出了一种基于深度强化学习的多模式路由算法。该算法综合利用系统吞吐量、分组递交率和平均端到端时延等参数构建价值函数，通过智能体自动调节各个无人机的路由工作模式，将大型网络分解为主体网络和数个与之相连的小型异构网络，降低了系统复杂度，局部性能达到最优，提升了整个网络的性能。使用NS3仿真平台测试了算法和传统协议AODV、DSDV的性能指标。仿真结果表明，算法显著优于传统协议，且网络规模越大、负载越高则优势越明显，平均吞吐量提升了55.46%，分组递交率提升了39.85%，平均端到端时延降低了60.94%。

关键词：飞行自组网,深度强化学习,自适应路由算法,混合路由