数据通信
數據通信
수거통신
Data Communications
2015年
5期
27-30
,共4页
无线体域网%功率控制%MDP%Q学习%多Agent
無線體域網%功率控製%MDP%Q學習%多Agent
무선체역망%공솔공제%MDP%Q학습%다Agent
针对无线体域网之间的干扰问题,提出了一种基于功率控制的多Agent MDP模型.由于无线体域网环境中,状态转移概率等条件未知,传统的值迭代与策略迭代方法无法求解MDP模型,因此,采用Q学习算法进行模型求解.同时通过引入Agent之间的共享机制,能够让算法具有更快的收敛速度.实验结果显示,该方法能提高无线体域网的利用率,降低传感器结点的功率消耗,从而延长体域网的生存期.
針對無線體域網之間的榦擾問題,提齣瞭一種基于功率控製的多Agent MDP模型.由于無線體域網環境中,狀態轉移概率等條件未知,傳統的值迭代與策略迭代方法無法求解MDP模型,因此,採用Q學習算法進行模型求解.同時通過引入Agent之間的共享機製,能夠讓算法具有更快的收斂速度.實驗結果顯示,該方法能提高無線體域網的利用率,降低傳感器結點的功率消耗,從而延長體域網的生存期.
침대무선체역망지간적간우문제,제출료일충기우공솔공제적다Agent MDP모형.유우무선체역망배경중,상태전이개솔등조건미지,전통적치질대여책략질대방법무법구해MDP모형,인차,채용Q학습산법진행모형구해.동시통과인입Agent지간적공향궤제,능구양산법구유경쾌적수렴속도.실험결과현시,해방법능제고무선체역망적이용솔,강저전감기결점적공솔소모,종이연장체역망적생존기.
