量子飞行自组织网络 (Q-FANET) 提供了一种独特的通信范式,利用量子原理实现安全高效的数据传输。然而,由于动态拓扑变化和有限的通信资源,Q-FANET 中的路由带来了重大挑战。本文提出了一种利用 Mamdani 模糊推理增强型 Dijkstra 算法 (MFI-EDA) 的新型路由方法,该方法专为 Q-FANET 环境量身定制。MFI-EDA 的工作机制涉及将模糊逻辑与 Dijkstra 算法相结合,以根据环境条件(例如节点移动性和能量水平)和网络动态(例如链路质量和流量拥塞)智能地调整路由决策。这种混合方法通过结合模糊逻辑来增强传统路由算法,从而为 Q-FANET 提供稳健性和适应性。其主要贡献在于模糊推理的无缝集成,这使 MFI-EDA 能够根据实时环境反馈动态调整路由路径,从而提高能源效率和可靠性。通过大量模拟实验评估了 MFI-EDA 在 Q-FANET 场景中的性能,证明了其在实现节能和可靠路由方面的有效性。结果表明,MFI-EDA 优于传统路由方法,为量子自组织网络中的高效通信提供了良好的前景。关键词:量子网络、Q-FANET、Mamdani 模糊推理、Dijkstra 算法、路由 1. 引言
主要关键词