طريقة جديدة وفعالة لحل مشكلة وضع نقاط التوجيه في الشبكات اللاسلكية الشبكية باستخدام التعلم المعزز

يُعتبر وضع نقاط التوجيه (RNP) قضية مهمة في تصميم وتنفيذ الشبكات اللاسلكية الشبكية (WMN). تُعرف هذه المشكلة بأنها مشكلة P-hard، والتي لا يمكن حلها باستخدام الخوارزميات التقليدية. ولذلك، يتم استخدام استراتيجيات تحسين تقريبية عادة لحل هذه المشكلة. مع كثافة العقد العالية والشبكات الواسعة، غالبًا ما تواجه حلول RNP باستخدام الخوارزميات التقريبية العديد من الصعوبات، لذلك، فإن حلًا أكثر فعالية مطلوب. وقد دفعنا هذا لإجراء هذا العمل. نقترح طريقة جديدة لحل مشكلة RNP باستخدام التعلم المعزز (RL). يتم نمذجة مشكلة RNP كنموذج تعلم معزز مع بيئة ووكيل وإجراء ومكافأة تعادل نظام الشبكة والموجهات وضبط الإحداثيات، واتصال مشكلة RNP على التوالي. إلى أفضل معلوماتنا، هذه هي الدراسة الأولى التي تطبق التعلم المعزز لحل مشكلة RNP. أظهرت النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة زادت من اتصال الشبكة بنسبة تصل إلى 22.73٪ مقارنة بأحدث الطرق.