A Centralized Routing for Lifetime and Energy Optimization in WSNs Using Genetic Algorithm and Least-Square Policy Iteration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Q-learning has been primarily used as one of the reinforcement learning (RL) techniques to find the optimal routing path in wireless sensor networks (WSNs). However, for the centralized RL-based routing protocols with a large state space and action space, the baseline Q-learning used to implement these protocols suffers from degradation in the convergence speed, network lifetime, and network energy consumption due to the large number of learning episodes required to learn the optimal routing path. To overcome these limitations, an efficient model-free RL-based technique called Least-Square Policy Iteration (LSPI) is proposed to optimize the network lifetime and energy consumption in WSNs. The resulting designed protocol is a Centralized Routing Protocol for Lifetime and Energy Optimization with a Genetic Algorithm (GA) and LSPI (CRPLEOGALSPI). Simulation results show that the CRPLEOGALSPI has improved performance in network lifetime and energy consumption compared to an existing Centralized Routing Protocol for Lifetime Optimization with GA and Q-learning (CRPLOGARL). This is because the CRPLEOGALSPI chooses a routing path in a given state considering all the possible routing paths, and it is not sensitive to the learning rate. Moreover, while the CRPLOGARL evaluates the optimal policy from the Q-values, the CRPLEOGALSPI updates the Q-values based on the most updated information regarding the network dynamics using weighted functions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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