Sammanfattning I trådlösa sensornätverk, när varje mål täcks av flera sensorer, kan vi schemalägga sensornoder för att övervaka utplacerade mål för att förbättra nätverkets livslängd. I detta dokument föreslår vi en effektiv schemaläggningsmetod baserad på inlärningsautomata, där varje nod är utrustad med en inlärningsautomaton, som hjälper noden att välja sitt rätta tillstånd (aktiv eller sömn), vid varje given tidpunkt. För att studera den föreslagna metodens prestanda utförs datorsimuleringar. Resultaten av dessa simuleringar visar att den föreslagna schemaläggningsmetoden bättre kan förlänga nätverkets livslängd jämfört med liknande befintliga metoder.
I REF föreslår författarna en effektiv schemaläggningsmetod baserad på lärande automata, där ett stort antal sensornoder sprids slumpmässigt i närheten av en uppsättning mål och målet med schemaläggningsmekanismen är att välja en delmängd av sensorn noder som aktiva noder, som kan täcka alla mål. Och varje nod är utrustad med en inlärningsautomaton, som hjälper noden att välja sitt rätta tillstånd vid varje given tidpunkt.
Maximizing Lifetime of Target Coverage in Wireless Sensor Networks Using Learning Automata
{'venue': None, 'journal': 'Wireless Personal Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}