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An Efficient and Reliable Routing Method for Hybrid Mobile Ad Hoc Networks Using Deep Reinforcement LearningUn método de enrutamiento eficiente y fiable para redes móviles ad hoc híbridas utilizando el aprendizaje por refuerzo profundo

Resumen

Con la dependencia de los seres humanos de los dispositivos móviles inteligentes que tienen comunicación inalámbrica, los módulos han aumentado significativamente en los últimos años. El uso de estos dispositivos para comunicarse con los supervivientes durante una catástrofe o sus secuelas puede aumentar significativamente las posibilidades de localizarlos y salvarlos. En consecuencia, en este estudio se propone un método para prolongar el tiempo de vida de los nodos en una red móvil ad hoc (MANET) mientras se mantienen las comunicaciones con la estación base (BS) más cercana. Esta metodología permite establecer rápidamente comunicaciones temporales con estos supervivientes, ya que el restablecimiento de la compleja infraestructura es un proceso que requiere mucho tiempo. El método propuesto consigue alargar la vida útil de la red equilibrando la carga en todos los nodos y evitando agotar aquellos con energía restante limitada. El método propuesto ha mostrado una mejora significativa en la vida útil de la MANET, manteniendo una tasa de entrega de paquetes (PDR) y un tiempo de generación de rutas similares, en comparación con los métodos existentes.

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