ABSTRACT Högdensitetskommunikation i trådlösa sensornät (WSN) efterfrågan på nya metoder för att uppfylla stränga energi- och spektrumkrav. Vi vänder oss till förstärkningslärande, en framstående metod inom artificiell intelligens, för att utforma ett energibevarande MAC-protokoll, i syfte att förlänga nätverkets livslängd. Vårt QL-MAC-protokoll är härlett från Q-learning, som iterativt justerar MAC-parametrarna genom en test-och-terrorprocess för att konvergera till ett lågenergitillstånd. Detta har en dubbel fördel av 1) att lösa detta minimeringsproblem utan att behöva predeterminera systemmodellen och 2) att tillhandahålla ett självanpassningsprotokoll till topologiska och andra externa förändringar. QL-MAC själv justerar WSN-noden duty-cycle, minska energiförbrukningen utan skadliga effekter på de andra nätverksparametrarna. Detta uppnås genom att justera radio sovande och aktiva perioder baserat på trafikprognoser och överföringstillståndet för angränsande noder. Våra resultat bekräftas av en omfattande uppsättning experiment som utförs på off-the-shälf-enheter, tillsammans med storskaliga simuleringar. INDEX TERMS Trådlöst sensornätverk, artificiell intelligens, förstärkningsinlärning, energieffektivt nätverk, medium åtkomstkontroll.
Ett energibevarande MAC-protokoll härleddes i REF, kallat Q-learning medium access control (QL-MAC) protokoll med syfte att konvergera till ett lågenergitillstånd.
Lightweight Reinforcement Learning for Energy Efficient Communications in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}