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近年来,车联网领域的研究活动非常活跃,也取得了巨大进步。这些研究深入分析了如何设计车联网环境下的数据分发协议及其相关算法。如今,车联网仍然是一个保持快速发展且十分活跃的领域,与此同时车联网领域也存在大量的研究挑战及待解决的问题。另外,无线通信技术的不断革新也给车联网带来了前所未有的应用挑战。在车联自组织网络中,车辆与车辆、车辆与路边基础设施之间,利用无线通信技术进行数据分发的主要目的是为了进一步提高人们的行车安全及日常交通出行效率。针对车联网中由于车辆高速运动导致的网络拓扑易变性、车辆节点之间无线链路连接的间歇性及车辆位置的分布不均匀性,本论文基于强化学习从不同角度对不同车联网环境下的数据分发协议及相关算法进行了研究,主要工作如下:1.针对VANETs的高动态特性,提出了一种基于强化学习的移动自适应单播数据分发协议。借助经过精心设计的HELLO学习包结构,提出了一种新的分布式动态自适应学习算法来实时地学习和感知网络的动态信息,提高了协议在VANETs环境下的动态自适应性。通过综合考虑链路的多个关键评估指标,设计了一种新的学习奖励策略。为了实现协议能够对车辆节点的高移动性进行快速反应,针对网络中不同类型的数据消息包,分别设计了不同的学习策略。此外,为了加快学习算法的收敛速度,在学习的初始阶段采用了反应式路径探测学习策略。最后,提出了一种新的MAC层辅助学习策略以进一步提高协议在VANETs环境下移动适应性。仿真实验结果表明,在网络开销保持在可接受范围之内的同时,协议在数据包投递成功率、端到端时延和平均路由跳数等方面的分发性能优于已有相关协议。2.考虑到城市VANETs环境所具有的独特性,提出了一种基于强化学习的RSU辅助车流量感知单播数据分发协议。在城市场景中,沿着街道快速行驶的车辆节点对数据分发协议提出了严峻的挑战且车辆节点的高移动性对网络性能具有很大影响。此外,在城市环境中由于车辆节点的分布不均匀性而造成的局部网络分割问题进一步对分发协议提出了更高的要求。更为重要的是,交通高峰时段的高车辆密度和各种自然障碍物,例如高楼、相邻车辆的遮挡及道路旁的高大树木等进一步增加了实现高效可靠数据分发协议的难度。针对上述问题,利用城市路网拓扑的规则性,针对传统学习算法中的状态空间爆炸问题,同时为了进一步减少学习过程中引入的网络开销,减轻协议对车辆节点高移动性的敏感性,提出了一种新的车流量感知单播分发策略。该策略实现了将传统的动态适应性弱的车辆节点之间的多跳分发转移到实现了车流量感知的路段内车辆节点之间的可靠多跳分发和动态适应性强的路段间高效分发。为了实现从源车辆节点到第一个十字路口节点及从最后一个十字路口节点到目的车辆节点之间的快速分发,基于重新设计的V2V HELLO学习包结构,提出了一种车流量感知移动自适应学习策略以实现路段内车辆节点之间的可靠高效分发。考虑到路段内车辆节点位置分布不均匀性及运动轨迹的受限性,通过综合考虑多个车辆链路连接评估指标,结合Q贪婪地理位置转发和局部最优情形下的存储携带转发,提出了一种新的车流量感知及奖励策略。基于重新设计的R2R HELLO学习包结构及路段内的车流量信息,提出了一种新的RSU节点之间的车流量感知学习算法以实现路段间的高效分发。仿真实验结果表明,协议在不同车流量密度情况下的综合性能优于已有分发协议。3.针对城市VANETs环境中车辆节点的高移动性、位置分布不均匀性及通信链路的不稳定性等,提出了一种基于强化学习的RSU辅助车流量感知多播数据分发协议。为了最大程度地减轻路段内车辆节点的快速移动性对多播分发协议性能造成的影响,借助城市路网的静态道路拓扑信息,基于强化学习算法提出了一种新的多播分发模型。该模型将传统的直接专注于从多播源车辆节点到每个多播组成员车辆节点之间的低动态适应性数据分发过程转移到一种专注于从多播源RSU节点到每个多播组成员RSU节点之间的高动态适应性数据分发过程,以进一步提高协议的综合分发性能。在路段内移动的多播源车辆节点首先将数据消息包快速地分发到多播源RSU节点,然后由多播源RSU节点继续高效地分发到每一个多播组成员RSU节点,最后从各个多播组成员RSU节点可靠地分发到与其相关联的多播组成员车辆节点。针对传统多播协议动态适应性差的问题,结合强化学习算法的灵活性,借助经过重新设计的V2V和R2R HELLO学习包结构,分别实现了路段内及路段间的车流量感知多播分发策略。实验结果表明,与传统的基于树和网格结构的多播分发协议相比,本协议具有更好的动态适应性及更优的多播分发性能。4.为了进一步提高VANETs中高速公路环境下紧急消息的分发性能,提出了一种适用于高动态性网络场景下的实用分布式移动自适应分簇协议。通过HELLO,CH和JOIN这三种类型的成簇数据消息包的交换来实现动态分簇,提高了簇结构的稳定性。通过发送和接收格式一致的成簇数据消息包来获取最新的邻居节点及其成簇信息,协议动态适应性更强。通过为具有绝对最高权重的簇头节点引入CH数据消息包的定期广播功能,在很大程度上对成簇数据包的丢失具有较高的容忍性,同时也很好地避免了蝴蝶效应的产生。