Browsing by Author "戴宗明"

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    基於深度學習的車輛隨意網路路由協定
    (2018) 戴宗明; Tai, Tsung-Ming
    車輛隨意網路 (Vehicular Ad-hoc Network, VANET) 能提供許多智慧車輛的應用以及智慧交通系統 (Intelligence Traffic System, ITS) 所需的網路基礎。藉由車輛之間的封包交換達到傳遞訊息的作用，可應用於行車安全、路況警示或是駕駛輔助系統。車輛隨意網路具有節點高速移動、拓樸改變快速等性質，加上道路環境複雜和訊號干擾的問題，如何使封包能夠可靠地成功送達目的地，成為路由在車輛隨意網路上的主要研究領域。 此研究提出深度強化學習車輛網路路由協定 (Deep Reinforcement Learning Routing for VANET, vDRL)，類似於以位置為基礎的路由協定，並且不需要仰賴於任何路由規則，藉由強化學習 (Reinforcement Learning) 的泛化能力，使其足以適應不同環境與車輛的特色。實驗結果顯示在大多數不同的情境設定中，vDRL相較於貪婪邊界無狀態路由(Greedy Perimeter Stateless Routing, GPSR) ，不僅提高封包的送達成功率、也降低端點對端點的延遲，以及路由所需的節點數。除此之外，此研究也提出一個有效的流程架構，藉由導入不同的街道地圖與真實車流量資訊，並使用強化學習訓練出最佳化的路由協定。