一种中药材种植监测网络多路径拥塞控制方法,涉及多路径拥塞控制技术领域,利用有效吞吐量、平均延迟以及最小往返时间(RTT)等网络实时状态信息学习调整策略,调整拥塞窗口的大小,进而实现多路径网络通信中的拥塞控制,使得数据控制中心能够及时接收中草药种植环境的实时状态,从而对其湿度、温度、光照等因素进行调整,提高种植收益。本发明有益效果:有效提升传感器传输信息效率,具有实际意义;利用元强化学习实现多路径的拥塞控制,不同于其他机器学习算法形式,其在更少的训练样本数据下,达到相似的性能效果,同时其训练速度更快,在实际网络的拥塞控制过程中效率更高,对中药材生长环境进行更为精确的控制。
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