Den förväntade tidsåldern för information (AoI) studeras för statusuppdateringar som skickas från en energiskördande sändare med ett batteri med begränsad kapacitet. Den optimala schemaläggningspolitiken studeras först under olika återkopplingsmekanismer när statistiken över kanal- och energiupptagning är känd. För okända miljöer föreslås en genomsnittlig kostnadsförstärkningsalgoritm som lär sig systemparametrarna och statusuppdateringspolicyn i realtid. De föreslagna metodernas effektivitet verifieras genom numeriska resultat.
I REF föreslog författarna en förstärkande inlärningsalgoritm för att lära sig systemparametrarna och statusuppdateringspolicyn för en energiupptagningssändare med ett batteri med begränsad kapacitet.
Reinforcement Learning to Minimize Age of Information with an Energy Harvesting Sensor with HARQ and Sensing Cost
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}