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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 2,099 - 2,105 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.12.2099
이용수
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무선 라우팅 분야에 강화학습을 적용하여 네트워크의 안정성을 높이고 지연시간을 줄이려는 연구가 진행되고 있다. 기존 무선 라우팅 알고리즘들은 노드가 부모 노드를 선택할 때 부모 노드까지의 거리나 부모 노드까지 패킷전달에 걸리는 평균 시간 등 주변 정보에 의존한다. 본 논문에서는 네트워크 전체 상황 정보를 주기적으로 갱신하고 이를 반영하여 강화학습의 일종인 Q-learning을 적용하는 방안을 제시하고, 이를 저전력 저손실 네트워크를 위한 표준 라우팅 프로토콜 RPL(Routing Protocol for Low power and Lossy network)에 적용한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크의 트래픽 양이 많은 상황에서 기존 라우팅 알고리즘과 비교하여 네트워크의 부하가 집중되는 것을 막을 수 있다. 시뮬레이션을 통해 기존 Full echo Q-routing과 성능 비교를 진행하였고 제안하는 알고리즘이 PDR(Packet delivery rate)과 지연시간 측면에서 더 좋은 성능을 보이는 것을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Routing protocol with periodic Q-table update (RPQU)
Ⅳ. 성능 비교
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
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R. T. Hermeto, A. Gallais, and F. Theoleyre, “Scheduling for IEEE802.15.4-TSCH and slow channel hopping MAC in low power industrial wireless networks: A survey,” Computer Commun., vol. 114, pp. 84-105, 2017.
C. J. C. H. Watkins and P. Dayan, “Q-learning,” Mach Learn 8, pp. 279-292, 1992.
J. Boyan and M. Littman, “Packet routing in dynamically changing networks: A reinforcement learning approach,” Advances in Neural Inf. Process. Syst. 6, 1994.
Y. Shilova, M. Kavalerov, and I. Bezukladnikov, “Full echo Q-routing with adaptive learning rates: A reinforcement learning approach to network routing,” 2016 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Eng. Conf. (EIConRusNW), pp. 341-344, 2016.
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