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针对平面路由难以适应较大规模水下传感器网络的局限,该文提出一种能更好地适用于较大规模网络的分簇路由算法DLCR(Dynamic Layered Clustering Routing).该算法将网络自上向下划分为多层,并选择层内与sink节点距离较近、剩余能量较高的节点作为簇头节点,从而降低簇头节点的通信能耗.为了避免同一节点连续被选举为簇头节点,提出一种动态分层机制,每一轮数据采集周期都将网络重新划分为多层.实验证明DLCR不仅具有良好的稳定性,还降低了网络的能耗,延长了网络的寿命. 相似文献
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水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)是一种重要的海洋自主机器人,当前正被广泛研究并逐渐应用于实际.然而USV的安全航行问题仍严重制约其自主性能的提高,尤其是在复杂海况下的危险规避问题亟待解决.以Sarsa在线策略强化学习算法为基础,提出了USV在复杂海况下的自适应危险规避决策模型,并以渐进贪心策略作为行为探索策略,证明了USV自适应危险规避决策过程能够以概率1收敛到最优行为策略.论证结果表明,采用在线策略强化学习算法提升USV在复杂海况下的危险规避性能是可行的. 相似文献
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