Ad Hoc网络Q学习稳定蚁群路由算法

针对AdHoc网络路由协议存在的对动态拓扑适应性差和链路不稳定问题,提出了一种Q学习稳定蚁群路由算法(SACRQ),该算法综合了蚁群优化和Q学习算法的思想,将信息素映射为Q学习算法的Q值,增强节点对动态环境的学习能力．在路由选择方面,使用自适应伪随机比率选择下一跳节点,避免算法陷入局部最优或是停滞;提出了新的链路稳定度来衡量链路的鲁棒性,结合鲁棒性和信息素强度两种因素选择下一跳链路．该算法增加了链路的鲁棒性,对AdHoc网络动态拓扑适应性强．仿真结果表明,SACRQ的路由发现数量、平均端对端延迟、冲突数量和每次路由发现吞吐量4种指标均优于ARA和AODV．