摘要
随着互联网技术的快速发展，自组织网络(AdHocNetwork)作为一种无需固定基础设施、节点间可动态构建连接的网络形式，在应急通信、传感器网络、车联网等领域展现出巨大潜力。
然而，自组织网络的动态性、分布式特性以及资源受限等问题也为其路由选择、资源分配等关键技术带来了挑战。
模糊强化学习，作为一种结合了模糊逻辑和强化学习的智能算法，能够有效地处理自组织网络中的不确定性、动态性和复杂性。
本文首先介绍了模糊强化学习和自组织网络的基本概念，接着重点综述了模糊强化学习在自组织网络路由选择、资源分配等方面的应用研究进展，分析了不同方法的优缺点，最后展望了模糊强化学习在自组织网络中的未来研究方向。
关键词：模糊强化学习；自组织网络；路由选择；资源分配；智能优化
近年来，随着移动计算、物联网等技术的迅速发展，人们对网络连接的灵活性、自适应性和智能化提出了更高的要求。
自组织网络作为一种新型的网络架构，凭借其自组织、自配置、自愈合等优势，逐渐成为学术界和工业界的研究热点，并在军事、民用等领域得到广泛应用。
自组织网络是指由一组移动节点通过无线链路构成，无需中心控制节点，能够自主完成网络拓扑构建、路由选择、数据传输等功能的分布式网络系统[1]。
相较于传统的蜂窝网络，自组织网络具有以下优点：
自组织性:网络节点无需中心控制，能够自主地完成网络的构建和维护。
动态适应性:网络拓扑结构可根据节点的移动和变化进行动态调整，具有较强的鲁棒性和容错性。
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