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摘要:
为提高无线传感器网络节点的能量利用率,提出了一种基于Q-学习的无线传感器网络休眠调度算法QMSA,从无线传感器网络的MAC层出发解决了节点的体眠调度问题.该算法通过扩展原始Q-学习方法使传感器节点自适应的控制自身的休眠与工作.节点以分布式方式通过与其周围的环境进行直接交互学习得到一个高效的调度策略以决定其是否进入休眠状态.实验结果显示本文提出的算法既可以提高能耗效率,同时也能够保证传感器网络有一个很好的感知效率.
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文献信息
篇名 基于Q-学习的无线传感器网络MAC层调度方法
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 无线传感器网络 强化学习 Q学习 休眠/激活调度 神经网络
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 1-3,57
页数 4页 分类号
字数 4759字 语种 中文
DOI 10.16707/j.cnki.fjpc.2017.01.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄福川 福州大学数学与计算机科学学院 3 4 1.0 2.0
2 程红举 福州大学数学与计算机科学学院 10 42 3.0 6.0
3 吏济新 福州大学数学与计算机科学学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
强化学习
Q学习
休眠/激活调度
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
总被引数(次)
44699
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导