自组织无线传感器网络解决覆盖问题:游戏理论学习自动机和基于细胞自动机的方法
Franciszek Seredynski1, Miroslaw Szaban1, Jaroslaw Skaruz1
1University of Siedlce, Institute of Computer Science, 08-110 Siedlce, Poland.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 17, 2025
概括
本研究使用游戏理论介绍了无线传感器网络 (WSN) 的自我组织算法. (ε,h) 学习自动机代理在有效解决覆盖问题方面优于蜂自动机代理.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 网络工程 网络工程
背景情况:
- 无线传感器网络 (WSN) 在分布式覆盖率优化方面面临着挑战.
- 现有的解决方案往往需要中央协调,这对WSNs来说并不理想.
研究的目的:
- 开发用于WSN分布式覆盖的自我组织算法.
- 使用基于代理的强化学习应用游戏理论框架.
主要方法:
- 一个基于空间囚犯困境游戏的游戏理论框架被改编.
- 多代理系统是使用图形理论建模的,以节点作为代理.
- 使用了两种代理类型:学习自动机 (LA) 和细胞自动机 (CA).
- 开发了一种新的 (ε,h) 学习自动机代理模型,并与自适应的CA代理进行了比较.
主要成果:
- 在代游戏中达到纳什平衡的代理导致覆盖范围和传感器使用的全球优化.
- (ε,h) 学习自动机模型显著超过了蜂自动机模型.
- 在没有代理人知道全球标准或需要中央协调员的情况下实现了分布式覆盖.
结论:
- 游戏理论的多代理系统为分布式WSN覆盖提供了有效的方法.
- 建议的 (ε,h) -学习自动机模型为这个问题提供了一个优越的解决方案,与CA相比.
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