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2017-08-12 发布于北京
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基于Q学习和规划的传感器节点任务调度算法.pdf

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基于Q学习和规划的传感器节点任务调度算法.pdf

第29 卷第 11期模式识别与人工智能 Vol.29 No.11 2016年11月 PR AI Nov. 2016 * 基基于Q学习和规划的传感器节点任务调度算法 1,2 1 1,2 1 魏振春徐祥伟冯琳丁蓓 1(合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009) 2(合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009) 摘要为了改善节点的学习策略,提高节点的应用性能,以数据收集为应用建立任务模型,提出基于Q学习和规划的传感器节点任务调度算法,包括定义状态空间、延迟回报、探索和利用策略等基本元素.根据无线传感器网络 (WSN)特性,建立基于优先级机制和过期机制的规划过程,使节点可以有效利用经验知识,改善学习策略.实验表明,文中算法具备根据当前WSN环境进行动态任务调度的能力.相比其它任务调度算法,文中算法能量消耗合理且获得较好的应用性能. 关键词无线传感器网络(WSN),传感器节点,任务调度,Q学习,规划过程中图法分类号 TP393 DOI 10.16451/ ki.issn1003-6059.201611008 引用格式魏振春,徐祥伟,冯琳,丁蓓.基于Q学习和规划的传感器节点任务调度算法.模式识别与人工智能, 2016,29(11):1028-1036. Task Scheduling Algorithm Based on Q-Learning and Programming for Sensor Nodes 1,2 1 1,2 1 WEI Zhenchun ,XU Xiangwei ,FENG Lin ,DING Bei 1(School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei230009) 2(Engi