Abstrakt. Inspirerade av aktuella utmaningar i dataintensiva och energibegränsade sensornätverk formulerar vi ett problem med täckningsoptimering för mobila sensorer som ett (begränsat) upprepat flerspelarspel. Varje sensor försöker optimera sin egen täckning samtidigt som bearbetnings-/energikostnaden minimeras. Givarna är föremål för den informativa begränsningen att miljödistributionsfunktionen är okänd a priori. Vi presenterar två distribuerade inlärningsalgoritmer där varje sensor bara kommer ihåg sina egna nyttovärden och åtgärder som spelats under de senaste spelen. Dessa algoritmer har visat sig konvergera med sannolikhet till uppsättningen av (konstruerade) Nash equilibria och globala optima av viss täckning prestanda metrisk, respektive. Numeriska exempel ges för att verifiera prestandan hos våra föreslagna algoritmer. Det finns en utbredd tro på att kontinuerlig och genomträngande övervakning kommer att vara möjlig inom en nära framtid med ett stort antal nätverks-, mobil- och trådlösa sensorer. Därför bevittnar vi en intensiv forskningsverksamhet som fokuserar på utformningen av effektiva kontrollmekanismer för dessa system. I synnerhet skulle distribuerade algoritmer göra det möjligt för sensornätverk att reagera självständigt på oförutsedda förändringar med minimal mänsklig övervakning. En omfattande forskning om sensornätverk har koncentrerats på enkla sensorer som kan samla in skalärdata, t.ex. temperatur, luftfuktighet eller tryckdata. Ett huvudmål är utformningen av algoritmer som kan leda till optimal kollektiv avkänning genom effektiva system för rörelsestyrning och kommunikation. Skaldjursmätningar kan dock vara otillräckliga i många situationer, t.ex. automatisk övervakning eller trafikövervakning. Däremot kan dataintensiva sensorer såsom kameror samla in visuella data som är rika på information, vilket har en enorm potential för att övervaka applikationer, men till priset av en högre bearbetning overhead eller energikostnader. Just detta dokument syftar till att lösa ett problem med täckningsoptimering med hänsyn till en del av avvägningen mellan avkänning och bearbetning. Problem med täckningsoptimering har främst formulerats som samarbetsproblem där varje sensor drar nytta av att känna av miljön som medlem i en grupp. Avkänning kan dock också kräva utgifter, t.ex. den energi som förbrukas eller den tid som används av databehandlingsalgoritmer i sensornätverk. På grund av detta, vi förse varje sensor med en nyttofunktion som kvantifierar denna kompromiss, formulera ett täckningsproblem som en variation av trängselspel i [29]. Litteraturgenomgång. I stora drag är det problem som studeras här relaterat till en vy av sensorplacering och planeringsproblem i beräkningsgeometrin, geometrisk optimering och robotlitteratur. När det gäller kameranätverk (en klass av sensorer som motiverade detta arbete), kan vi hänvisa till olika variationer på (kombinatoriska) Art Gallery problem inkluderar [27] [31] [35]. Målet här är hur man hittar det optimala antalet vakter i en icke-konvex miljö så att varje punkt är synlig från minst ett skydd. En relaterad uppsättning referenser för utbyggnad av mobila robotar med omriktade kameror omfattar [13] [12]. Till skillnad från Art Gallery klassiska algoritmer, antar de senare att robotar har lokal kunskap om miljön-
Zhu och Martínez REF utvecklade ett upprepat spel för att lösa problemet med täckning optimering av mobila sensorer.
DISTRIBUTED COVERAGE GAMES FOR ENERGY-AWARE MOBILE SENSOR NETWORKS
{'venue': 'SIAM J. Control and Optimization', 'journal': 'SIAM J. Control and Optimization', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}