Abstract-Data Collection betraktas som ett inneboende utmanande problem för Vehicular Ad-Hoc nätverk. Här föreslås ett adaptivt dataprotokoll med hjälp av rEinforcement Learning (ADOPEL) för VANET. Den bygger på en distribuerad Qlearning-teknik som gör insamlingen mer reaktiv till noder rörlighet och topologi förändringar. En belöningsfunktion tillhandahålls och definieras för att ta hänsyn till förseningen och antalet aggregatable paket. Simuleringsresultat bekräftar effektiviteten i vår teknik jämfört med en icke-lärande version och visar den kompromiss som uppnåtts mellan fördröjnings- och insamlingsförhållandet.
En annan metod för datainsamling finns i REF, där författarna föreslår ADOPEL (Adaptive Data Collection Protocol med hjälp av förstärkningslärande).
Adaptive data collection protocol using reinforcement learning for VANETs
{'venue': '2013 9th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC)', 'journal': '2013 9th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}