摘要
本发明提供了一种机会网络路由方法、系统、设备及存储介质,通过将观测时长划分为连续时间窗口并生成初始特征矩阵,结合图卷积网络动态预测节点特征,解决了传统路由方法因拓扑变化快导致的决策滞后问题;采用滑动窗口机制实时捕捉网络动态性,避免静态时间划分对突发相遇事件的响应迟滞;通过Q表与动态优选伙伴列表的协同构建,为分布式决策提供轻量化存储结构,显著降低路由计算复杂度;基于自适应双Q学习算法在节点相遇时动态优化传递路径,有效平衡探索与利用的冲突,提升多跳传输的可靠性;最终通过消息传递路径的全局协调,在无需全局拓扑感知的约束下实现高投递成功率与低网络开销,为机会网络的使用提供了有力保障。
技术关键词
节点特征
学习算法
矩阵
社交
消息
列表
资料
动态
非线性特征
中继节点
滑动窗口机制
长短期记忆网络
邻居
存储结构
指令
决策
模块
系统为您推荐了相关专利信息
位姿误差
采集设备
空间配准算法
测控方法
SVD分解方法
智能预警系统
风险
环境数据采集单元
机器学习算法
数据采集模块
意图类别
优化器
前馈神经网络
编码器
特征提取器
电子白板一体机
历史温度数据
温度预测模型
时序
温度传感器组
铣削力系数
混合卷积神经网络
磨损监测方法
检测刀具
神经网络预测模型