版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于强化学习的物联网可信信息覆盖优化算法

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
孙益辉;易灵芝;夏云芝;田原
作者机构:
[孙益辉; 田原] School of Electrical Engineering, University of South China, Hunan, Hengyang, 421001, China
[易灵芝] School of Information and Safety Engineering, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan, 430073, China
[夏云芝] School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China
语种:
中文
关键词:
物联网;可信信息覆盖;博弈论;强化学习;效用函数
关键词(英文):
Game theory;Internet of things;Learning algorithms;Sensor nodes;Confident information coverage;Coverage models;Coverage optimizations;Coverage problem;Information coverage;Internet of thing;Optimization algorithms;Reinforcement learnings;Sensor coverage;Utility functions;Reinforcement learning
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2023
卷:
51
期:
2
页码:
32-38
基金类别:
国家自然科学基金青年基金资助项目(61901210) 湖南省教育厅一般项目(20C1580)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气工程学院
摘要:
针对物联网覆盖优化问题,基于可信信息覆盖(CIC)模型和强化学习提出了一种物联网可信信息覆盖优化算法.算法采用CIC模型定义传感器覆盖,利用博弈论强化学习方法将覆盖问题建模成一个基于状态的势博弈,每个节点通过效用函数均衡节点的覆盖收益,并采用二进制对数线性强化学习方法来求解博弈问题.仿真结果表明:算法具有良好的收敛性,并且在保证收敛到纳什均衡的同时,在覆盖率和覆盖价值方面都优于分布式异构同步覆盖学习算法.
摘要(英文):
To overcome the problem of coverage optimization in internet of things (IoT),a confident information coverage optimization algorithm was proposed based on the confident information coverage (CIC) model.In the proposed algorithm,the CIC model was adopted to define sensor coverage,and the coverage problem was modeled as a state-based potential game based on reinforcement learning.Sensor nodes utilized the utility function to balance the coverage reward and got the near-optimal solution by the binary log-linear reinforcement learning.Simulat...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com