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文档简介
基于多权重质量评估模型的工业无线网络本发明公开了一种基于多权重质量评估模节点应用滑动窗口机制收集近期网络状态的相索的Q学习算法进行权重的动态调整;基于多权2;累托优化与自适应探索的Q学习算法进行权重2.如权利要求1所述的基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源调度方法,其特3.如权利要求1所述的基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源调度方法,其特4.如权利要求1所述的基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源调度方法,其特3步骤S2A1:首先,系统中有一组可用信道构成信道候选池,记为C={C1,C2,..,cn},步骤S2A2:为了在最大信道块中选择具体的信道,采szr=f(时隙编号)=hash(时隙编号)(13xt=(a·xe-1+c)modM(145.如权利要求3所述的基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源调度方法,其特46.如权利要求5所述的基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源调度方法,其特择策略;偏好权重加权选择策略计算每个帕累托解的加权得分scorei,然后选择得离Distancet,选择距离最小的解;输出结果为选定的奖励向量及其对应的动作7.如权利要求6所述的基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源调度方法,其特所选择的动作at=(K,K2,K3,K4)计算奖励函数评估该动作的效果,用于更新Q表中的Q习算法在不断学习的过程中找到最优的权重组合;K表示K的最优值,5组提出了6TiSCH网络,这是一个基于IEEE802.15.4TSCH(TimeSlottedChannel[0003]6TiSCH网络将TSC6inneaa和接收转发距离SDFi的权重;使用帕累托优化与自适应探索的Q学习算法进行权7托优化动态调整多权重质量评估模型中的权重参数,并通过自适应探索策略调整Q学习的[0017]图1为本发明的一种基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源调度方法结构图;[0018]图2为本发明的边缘计算驱动的多权重质量评估模型方法实现时隙一信道选择结[0022]如图1所示,本实施例提供了一种基于多权重质量评估模型的工业无线网络资源了在复杂多变的工业网络环境下无线传感器节点数据传输的高可靠性和数据传输端到端奖励函数的动态调整以及自适应探索策略在探索和利用之间的平衡对网络整体状态进行8[0029]ETX=1/(p-f·pr)(1);[0030]QueueLength=N(2);感的场景,增大权重,优先选择时隙相邻性好的时隙进行传输,从而减少传输延迟。[0034]对于以上获取的数据进行第二次的数据处理生成对于多权重质量评估模型中函9[0049]活跃信道集合的设定旨在减少因信道的频繁使用或相邻使用而导致的干扰问[0051]然后,将可用信道候选池cfi按照信道的连续性划分为若干个信道块b",信道值szt生成随机数以确定信道。种子值szt由函数f生成,其中函数f以当前时隙编号为输[0056]szr=f(时隙编号)=hash(时隙编号)(13[0057]X=(a·xe-1+c)modM(14[0065]伪随机信道选择机制是通过尽可能避免调度表近期使用信道来降低信道使用冲态下选择某一动作的预期回报。更新Q值后进行每次迭代的动作选择控制采用自适应探索其中数据包传输率,是评估网络链路质量的核心指标,通过监测成功发送和接收到的数据TL?2为上一时刻的TL值,TUY"为当前时刻的值,为上一时刻的延迟,为当前or=EiERtI花:不被其他解支配}(25[0088]选定的奖励向量通过标量化后用于更新Q值表,标量化方法使用基于理想解距离奖励值,Q(s,a)表示在状态s下采取动作a的Q值(预期回报)。s'表示动作a执行后的下[0098]其中,Er为第T次迭代时的探索率,决定了Q学习算法在探索[0101]表示当前时刻和前一时刻的网络负载。网络负载的波动反ar=(K,K2,K3,K4)计算奖励函数评估该动作的效果,用于更新Q(SDF节点A直接使用当前候选时隙与接收单元之间的逻辑距离,例如时隙S1的SDF输队列长度、重传率和接收转发距离,这些权重用于反映不同指标在综合质量评估中的重[0110]Rceu(S1)=0.3X1.18+0.2X3+0.2X0.0467+0.3X2=1.6353在评估过程r={iERtI不被其他解支配}。非支配解的判断标准是,若某解满足在所基于随机选择、偏好权重加权选择或理想解距离选择等策略。加权选择策略计算每个Pareto解的加权得分然后选择得分最高的解作为最优解:;理想解距离选择通过计算每个Pareto解与理想解的[0116]当前,节点A在时间t记录了其最近使用过的信道为Rt={c3,cs}。这些信道最设哈希函数将时隙编号42转换为种子值st=hash(42)=1037。k=x1modBmaxl=2730077648mod10=8。根据索引k=8,在最大信道块中选择信道:多变的工业网络环境下无线传
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