5G雾计算中Q-learning驱动的动态双中继节点优化选择

本文主要探讨了在5G网络背景下，针对雾计算架构的安全性需求，提出了一种创新的解决方案——基于Q-learning算法的最优双中继节点选择方法。Q-learning是一种强化学习技术，它在无监督或部分监督的学习环境中，通过不断试错和学习，能够自主优化决策策略。 首先，研究者构建了一个融合了社会意识的概念，强调了网络中节点之间的协作和互动，这一社会意识模型在雾计算环境中扮演了关键角色。社会意识体现在节点之间的信任度和通信效率，有助于提高整体系统的安全性，同时考虑了动态环境下的变化因素。 接着，作者设计了一种针对双中继节点的Q-learning算法。该算法旨在在动态环境下找到最优化的两个中继节点组合，这些节点不仅能够有效地传输数据，还要确保物理层安全，防止恶意攻击和信息泄露。通过不断地调整策略，Q-learning使系统能够在复杂网络环境中快速适应并找到最优路径。 在实施过程中，文章关注了几个核心性能指标：密钥生成速率、双中继节点选择速度以及动态环境中的选择准确率。通过实验验证，结果显示这种基于Q-learning的方法在选择最优双中继节点方面表现出色，能够在短时间内收敛到稳定的策略，并显著提升了中继节点选择的速度，提高了整个系统的效率和安全性。 此外，论文还强调了与5G网络的兼容性，Q-learning算法的有效应用能够适应5G网络的高速度、大连接性和低延迟特性，对于实现高效、安全的雾计算至关重要。关键词如“Q-learning”、“雾计算”、“5G网络”、“社会意识”和“物理层安全”进一步突出了研究的核心内容和目标。 这篇论文提供了一种新颖且实用的方法，为5G雾计算环境中的网络安全和性能优化提供了有价值的研究方向。其成果对于保障未来大规模分布式计算系统的高效运作和数据安全具有重要意义。