Abstract-Monitoring Trådlösa Sensor Networks (WSN) består av sensornoder som rapporterar temperatur, relativ luftfuktighet och andra miljöparametrar. Tiden mellan två på varandra följande mätningar är en kritisk parameter att ställa in under WSN-konfigurationen eftersom den kan påverka WSN:s livslängd, det trådlösa mediuminnehållet och kvaliteten på de rapporterade uppgifterna. Eftersom trenderna i övervakade parametrar kan variera avsevärt mellan scenarier och inom tid, är det också svårt att identifiera ett provtagningsintervall som lämpar sig för flera fall. I detta arbete föreslår vi ett dynamiskt system för att anpassa provtagningshastigheten baserat på förstärkningsinlärning, som kan ställa in sensorernas provtagningsintervall under flygningen, i enlighet med miljöförhållanden och tillämpningskrav. Det primära målet är att ställa in provtagningsintervallet till bästa möjliga värde för att undvika översampling och spara energi, utan att missa miljöförändringar som kan vara relevanta för applikationen. I simuleringar skulle vår mekanism kunna minska upp till 73 % av det totala antalet sändningar jämfört med en fast strategi och samtidigt behålla den genomsnittliga kvaliteten på den information som tillhandahålls av WSN. Den inneboende flexibiliteten i förstärkande inlärningsalgoritm underlättar dess användning i flera scenarier, för att utnyttja den breda omfattningen av Internet of Things.
Ett nyare arbete som rapporteras i REF föreslår ett dynamiskt system för att anpassa provtagningshastigheten baserat på förstärkningslärande som kan ställa in temperaturgivares provtagningsintervall på flygningen, i enlighet med miljöförhållanden och tillämpningskrav.
Adapting sampling interval of sensor networks using on-line reinforcement learning
{'venue': '2016 IEEE 3rd World Forum on Internet of Things (WF-IoT)', 'journal': '2016 IEEE 3rd World Forum on Internet of Things (WF-IoT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}