【摘 要】
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无线传感器网络(WSN)是由若干具有独立接收和处理信息的传感器节点形成的自组织网络,广泛应用于物联网的若干领域中。无线传感器网络应用通常处于动态变化环境中,如何合理使
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无线传感器网络(WSN)是由若干具有独立接收和处理信息的传感器节点形成的自组织网络,广泛应用于物联网的若干领域中。无线传感器网络应用通常处于动态变化环境中,如何合理使用网络中传感器节点的有限能源、处理和存储资源成为目前无线传感器网络的研究热点。根据传感器节点采集、处理的内外部信息,对任务进行合理的调度是解决上述问题的方法之一。强化学习使得节点(对应于Q学习中Agent)在有限的计算和通信能力下,智能的做出任务调度决策,并不断地学习来根据动态变化的环境和应用要求进行策略的改变。本文根据已有的Q学习算法,设计出基于改进SVM(Support Vector Machine)逼近的分布式独立Q学习的WSN节点任务调度算法和基于全局值函数的分布式合作型Q学习WSN节点任务调度算法。针对节点由于任务调度所导致的能量浪费问题,当节点处于仅考虑自身信息的多变WSN应用场景的情况下,本文设计了基于改进SVM逼近的分布式独立Q学习的WSN节点任务调度算法。通过设计SVM作为值函数逼近器,有效的减少了状态-动作空间爆炸问题;对SVM参数化改进增强了 SVM模型解释能力,为缓解因过多信息带来的处理消耗问题,使用了滑动时间窗对样本进行管理;将贪婪策略与模拟退火结合,使得节点在前期可以有效的对动作空间进行充分的探索,避免了局部最优问题的出现。仿真结果表明,该算法可以在节约能量消耗的同时,提升数据收集的应用性能。另外,针对已有的合作Q学习中采用邻居节点发送的回报函数值等不合理信息,以及回报函数的设计不具备动态性所导致的局部最优等问题,本文设计了基于全局值函数的分布式合作Q学习的WSN节点任务调度算法。将节点的值函数信息作为有效信息传递给邻居节点,使得节点在任务调度的过程中,考虑全网任务调度的回报最大化。另外本文在回报函数中加入能量消耗与应用性能的影响,使得节点不增加能量消耗的基础上,提升了应用的性能;其次,Q学习中动态探索策略的设计,避免了节点在学习过程中陷入局部最优。仿真结果表明,算法可以使得节点通过合理的调度任务,在不增加网络能量消耗的基础上,提升了应用的性能(移动目标追踪效率)。
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