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本发明属于计算机技术领域,具体涉及一种基于深度强化学习的物联网智能拥塞控制方法,构建物联网系统;终端节点向簇头节点发送数据包;簇头节点根据终端节点发送的数据包设置缓冲队列,并获取当前簇头节点状态信息;根据当前簇头节点状态信息确定簇头节点的拥塞状态,并将拥塞状态发送给中继节点;中继节点根据拥塞状态获取物联网中各个节点的状态信息,并将状态信息发送给sink节点;sink节点采用DQN算法对物联网的状态信息进行优化,得到拥塞控制策略,并对簇头节点中的队列任务进行分配,完成拥塞控制;本发明引入了反馈恢复机制,充分考虑了由于信道质量带来的反馈丢失和延迟问题,节约了带宽资源且降低数据包递送延迟。
📄 2023105019164 📂 H04L47_26 👤 重庆邮电大学 📅 2023-05-06
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发明 已授权

一种基于深度强化学习的物联网智能拥塞控制方法

2023105019164 · 重庆邮电大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年