Sammanfattning av denna webbsida: Dataspedition för trådlösa sensornätverk under vatten har väckt stor uppmärksamhet under det senaste årtiondet. På grund av de hårda undervattensmiljöer för kommunikation, en stor utmaning för Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs) är aktualitet. Dessutom är undervattenssensorn noder energibegränsad, så nätverkets livslängd är ett annat hinder. Dessutom orsakar den passiva rörligheten av undervattenssensorer dynamisk topologi förändring av undervattensnätverk. Det är viktigt att beakta aktualitet och energiförbrukning av data vidarebefordra i UWSNs, tillsammans med passiv rörlighet av sensorn noder. I detta dokument formulerar vi först problemet med överföring av data genom att gemensamt överväga aktualitet och energiförbrukning under en passiv rörlighetsmodell för trådlösa sensornätverk under vatten. Vi föreslår sedan en förstärkt inlärningsbaserad metod för problemet. Vi utvärderar slutligen den föreslagna metodens prestanda genom simuleringar. Simuleringsresultat visar att den föreslagna metoden är giltig. Vår metod överträffar referensprotokollen i både aktualitet och energieffektivitet. Mer specifikt, vår metod vinner 83,35% mer värde på information och sparar upp till 75,21% energi jämfört med en klassisk livstidsutökad routing protokoll (QELAR).
Chang och Al. Föreslå en förstärkning av inlärningsbaserad dataspeditionsalgoritm i UWSN med passiv mobilitet REF.
Reinforcement Learning-Based Data Forwarding in Underwater Wireless Sensor Networks with Passive Mobility
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}