针对传统无线传感网络(WSN)中资源部署与特定任务的耦合关系密切,造成较低的资源利用率,进而给资源提供者带来较低的收益问题,根据虚拟传感网络请求(VSNR)的动态变化情况,该文提出虚拟传感网络(VSN)中基于半马尔科夫决策过程(SMDP)的资源分配策略。定义VSN的状态集、行为集、状态转移概率,考虑传感网能量受限以及完成VSNR的时间,给出奖赏函数的表达式,并使用免模型强化学习算法求解特定状态下的行为,从而最大化网络资源提供者的长期收益。数值结果表明,该文的资源分配策略能有效提高传感网资源提供者的收益。
类型: 期刊论文
作者: 王汝言,李宏娟,吴大鹏,李红霞
关键词: 虚拟传感网络,资源分配,半马尔科夫决策过程
来源: 电子与信息学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,电信技术,自动化技术
单位: 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆高校市级光通信与网络重点实验室,泛在感知与互联重庆市重点实验室,中国联合网络通信有限公司重庆市分公司
基金: 国家自然科学基金(61871062,61771082),重庆市高校创新团队建设计划资助项目(CXTDX201601020)~~
分类号: TN929.5;TP212.9;O225
页码: 3014-3021
总页数: 8
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