I detta dokument föreslås en förstärkning av inlärningsbaserad omsättning på efterfrågan (ToD) som tillhandahåller dynamisk effekthanteringsmetod (RLDPM) för att upprätthålla kontinuerlig drift och uppfylla ToD-kraven för dagens trådlösa sensornod för energiupptagning (EHWSN). RLTDPM övervakar miljötillståndet i EHWS och justerar sin operativa arbetscykel enligt kriterier för energineutralitet för att uppfylla de krav som ställs. Resultaten av dessa observations-justeringsinteraktioner utvärderas sedan genom återkoppling/ersättning som representerar hur väl ToD-förfrågningarna uppfylls; därefter fortsätter observation-justering-utvärderingsprocessen, så kallad förstärkningsutbildning. Efter inlärningsprocessen kan RLTDPM självständigt justera arbetscykeln för att uppfylla ToD-kravet, och därigenom upprätthålla EHWSN:s ständiga drift. Simuleringar av den föreslagna RLTDPM på en trådlös sensornod som drivs av ett batteri och solcell för bildanalysuppgifter utfördes. Experimentella resultat visar att den uppnådda efterfrågan på genomströmning förbättras med 10,7 % för det strängaste ToD-kravet, medan restbatterienergin i RLTDPM förbättras med 7,4 % jämfört med en befintlig DPM-algoritm för EHWSN med bildanalysändamål. Förstärkningsinlärning, trådlös sensornod, energiupptagning, energineutralitet, dynamisk energihantering, genomströmning på efterfrågan.
Zhu m.fl. REF tillämpar RL för att upprätthålla kontinuerlig drift och uppfylla kraven på genomströmningsefterfrågan för noder för energiupptagning.
A Reinforcement Learning-Based ToD Provisioning Dynamic Power Management for Sustainable Operation of Energy Harvesting Wireless Sensor Node
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}