随着雾计算的不断发展，在提高信息处理速度的同时，更多安全通信问题也渐渐浮出水面。为了提高密钥生成速率，本发明针对如何选择安全的最优双中继节点的问题，提出了一种基于Q‑learning的最优双中继节点选择方法。首先本发明构建了基于社会意识的安全雾计算结构模型，然后在该模型下设计了基于Q‑learning算法的最优双中继节点选择方法，实现了在动态环境下对最优双中继节点的选择，最后本发明对密钥生成速率、双中继节点选择速度和动态环境中双中继节点的选择准确率进行了分析，该发明可以有效地在动态环境中选择最优双中继节点，算法迅速收敛达到稳定，最优中继节点选择速度得到有效提升。
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“雾计算中一种基于强化学习的安全中继节点选择方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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