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Event Driven Duty Cycling with Reinforcement Learning and Monte Carlo Technique for Wireless Network

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Autor
Año de publicación 2021
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Reducir el retraso de transmisión y maximizar la vida útil de la red son problemas importantes para las redes de sensores inalámbricos (WSN). Los enfoques existentes comúnmente permiten que los nodos duerman periódicamente para minimizar el consumo de energía, lo que aumenta adversamente la latencia de reenvío de paquetes. En este estudio, se propone un esquema novedoso que determina de manera efectiva el ciclo de trabajo de los nodos y la ruta de reenvío de paquetes de acuerdo con la condición de la red mediante el mecanismo basado en eventos y la técnica de aprendizaje por refuerzo. Esto permite una programación energéticamente eficiente de baja latencia y reduce la colisión de transmisiones entre los nodos en la ruta. También se adopta el método de evaluación de Monte Carlo para minimizar la sobrecarga en la computación de cada nodo al tomar decisiones. La simulación por computadora revela que el esquema propuesto mejora significativamente la latencia de extremo a extremo, el tiempo de espera, la tasa de entrega de paquetes y la eficiencia energética en comparación con los esquemas existentes, incluidos S-MAC y el esquema de ciclo de trabajo adaptativo basado en eventos.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Event Driven Duty Cycling with Reinforcement Learning and Monte Carlo Technique for Wireless Network", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3927252/), el día 2025-05-27.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2021

Event Driven Duty Cycling with Reinforcement Learning and Monte Carlo Technique for Wireless Network

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