Maximizing Age-Energy Efficiency in Wireless Powered Industrial IoE Networks: A Dual-Layer DQN-Based Approach
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
This paper investigates the age of information (AoI) and energy efficiency of wireless powered industrial Internet of Everything (IIoE) network, where multiple low-power IIoE devices (IIoEDs) are wirelessly charged by a hybrid access point (HAP) to transmit their sensing information to the control nodes. To enhance the system’s information timeliness with high energy efficiency, we define a novel performance metric, i.e., age-energy efficiency (AEE), which depicts the achievable AoI gain per unit energy consumption. Then, an optimization problem is formulated to maximize the system long-term AEE by jointly optimizing the IIoEDs scheduling and the HAP’s transmit power. Due to the non-convexity of the formulated problem and the intractable challenges with discrete binary variables, we first model the problem as a two-stage discrete-time Markov decision process (MDP) with carefully designed state spaces, action spaces, and reward functions. We then propose a deep reinforcement learning (DRL)-based approach to find the effective scheduling strategy and transmit power. To improve the accuracy of the learned policy, we design a dual-layer deep Q-network (DLDQN) algorithm with fast convergence. Simulation results show that our proposed DLDQN algorithm can improve the AEE by at least 25% when the number of IIoEDs exceeds 50 compared with benchmarks. Moreover, with the proposed DLDQN algorithm, the system long-term AEE can be improved with the increase of the number of IIoEDs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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