Efficient Data Collection Scheme for Multi-Modal Underwater Sensor Networks Based on Deep Reinforcement Learning
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Notice bibliographique
Résumé
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) with multi-modal transmission can achieve high efficient data collection for underwater sensor networks. However, multi-modal transmission and trajectory planning impose great challenges on data collection in complex underwater environments. Most prior studies focus on design of multi-modal architecture, but lack of available implementation and consideration of AUVs' trajectory. Meanwhile, existing trajectory planning research cannot work well on data collection with multiple complex tasks simultaneously. In this paper, an efficient Data Collection scheme for Multi-modal underwater sensor networks based on Deep reinforcement learning (DCMD) is proposed to solve the above challenges. We first propose an optimal multi-modal transmission selection algorithm that provides an implementation to improve transmission efficiency. Then we propose a distributed multi-AUVs' trajectory planning algorithm based on deep reinforcement learning by AUVs' collaborations, considering transmission situation, ocean currents and underwater obstacles, to maximize collection rate and energy efficiency. In addition, we joint transmission and trajectory planning in a protocol to improve collection efficiency. Extensive experimental results show that DCMD achieves better performance on efficiency and reliability than four state-of-the-art methods, demonstrating its great advantage on collecting data for USNs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle