基于强化学习的无线可充电传感网移动充电路径优化

• 作者: 张昊 白光伟 管昕洁
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 无线可充电传感网 移动充电 路径 强化学习 能量利用率
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机网络
• 页码范围: 316-321
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200400075

摘要

无线传感器网络在环境感知、目标跟踪等方面占据了重要地位.为了能够及时地为传感器节点补充能量,提出了一种基于强化学习的低功耗、高能效的移动路径充电算法.无线传感器网络采用移动充电车对传感器节点进行充电,将Q-Learning算法与epsilon-greedy算法相结合,以最短路径依次完成所有传感器节点的充电.现有的相关研究通常忽略了传感器节点自身所能承受电量的最大值,容易导致传感器节点因充电过程中电量超出最大值而暂停工作,因此限制了移动充电车的充电时间.结果表明,所提移动充电策略的效用更高,与传统的Q-Learning算法和贪心算法相比,训练周期大幅度下降且实现了能量利用率最大化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白光伟		166	534	10.0	13.0
2	张昊		7	1	1.0	1.0
3	管昕洁		5	3	1.0	1.0