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J-GLOBAL ID：202002270006582252   整理番号：20A1428446

飛行アドホックネットワークにおける多目的ルーティングアルゴリズムのためのQ学習ベースファジィ論理【JST・京大機械翻訳】

Q-Learning-Based Fuzzy Logic for Multi-objective Routing Algorithm in Flying Ad Hoc Networks

著者 (3件)： Yang Qin (Department of Information and Communication Engineering, Inha University, Incheon, Korea) ,  Jang Sung-Jeen (Department of Information and Communication Engineering, Inha University, Incheon, Korea) ,  Yoo Sang-Jo (Department of Information and Communication Engineering, Inha University, Incheon, Korea)
資料名： Wireless Personal Communications  (Wireless Personal Communications)
巻： 113  号： 1  ページ： 115-138  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2022A  ISSN： 0929-6212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複数無人機(UAV)から成る隣接アドホックネットワーク(FANET)は,エレクトロニクス,センサ,通信技術の急速な技術的発展のために開発されている。本論文では,FANETのための多目的ルーティングアルゴリズムを提案した。ルーティング経路の構築における基本的伝送性能に加えて,UAVノードの移動性と各ノードのエネルギー状態によるネットワークインパクトは,FANETの特性のために考慮されるべきであり,ネットワークの全体的効率と安全性を満足しなければならない。したがって,FANETルーティングプロトコルのためのQ学習ベースのファジー論理の使用を提案した。提案したアルゴリズムは,リンクと全体の経路性能に関して処理するルーティング経路の選択を容易にした。リンクと経路レベルパラメータを有するファジィシステムを使用して,各UAVによって目的地への最適ルーティング経路を決定した。リンクレベルパラメータは,隣接UAV間の伝送速度,エネルギー状態,および飛行状態を含み,一方,経路レベルパラメータはホップ数と成功したパケット配信時間を含んでいる。経路レベルパラメータを,強化学習法によって動的に更新した。シミュレーション結果において,従来のファジィ論理とQ値ベースのアドホックオンデマンド距離ベクトルとの提案を比較した。結果は,提案方法が低いホップ数とエネルギー消費を維持して,ネットワーク寿命を長引かせることを示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ベクトル ,  計算機シミュレーション ,  *ネットワーク ,  *経路選定 ,  伝送速度 ,  Q値 ,  情報配布 ,  無人機 ,  通信技術 ,  パケット ,  *ファジィ論理 ,  強化学習 ,  *アドホックネットワーク
準シソーラス用語： ルーティングプロトコル ,  *Q学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ルーティングアルゴリズム ,  飛行アドホックネットワーク ,  多目的 ,  ファジィ論理 ,  Q学習

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 飛行 ,  アドホックネットワーク ,  多目的 ,  ルーティングアルゴリズム ,  Q学習 ,  ファジィ論理