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摘要：车辆临时网络（VANET）构成了实现智能运输服务的关键技术。但是，Vanet的特征是多种消息类型，通信节点的复杂安全属性以及快速的网络拓扑变化。在这种情况下，如何确保为用户确保安全，有效，方便且舒适的消息服务已成为不应忽视的挑战。为了提高与Vanet中多个消息类型相匹配的路由匹配多种消息类型的灵活性，本文提出了基于深入强化学习（DRL）的安全智能消息转发策略。该策略中模型的关键支撑元素是合理设计的，结合了场景，模型的良好训练是由Deep Q Networks（DQN）进行的。在策略中，状态空间由候选和目标节点之间的距离，候选节点的安全属性以及要发送的消息类型组成。节点可以根据复杂状态空间自适应地选择路由方案。仿真和分析表明，所提出的策略具有快速收敛，良好的概括能力，高传输安全性和低网络延迟的优势。该策略具有灵活而丰富的服务模式，并为Vanet消息服务提供了灵活的安全性。
VANET的基于深度强化学习的智能安全转发策略
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