فایل ورد کامل مدیریت منابع توزیع شده در شبکه های حسگر بی سیم با استفاده از یادگیری تقویتی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدیریت منابع توزیع شده در شبکه های حسگر بی سیم با استفاده از یادگیری تقویتی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۵۰ صفحه

۹ نتیجه گیری ها
طرحی را برای منابع مدیریت در شبکه های حسگر بی سیم (WSNها) ارائه میکنیم که یک رویکرد پائین به بالا را استفاده می کند به طوری که هر گره حسگر در قبال انتخاب وظیفه مسئولیت دارد. این رویکرد مبتنی بر یادگیری تقویتی است و توسعه کاربردهای WSN مستقل با تطبیق دینامیکی، پردازش حداقلی یا پردازش غیر متمرکز برای تخصیص وظیفه، و سربار ارتباطاتی کم را مجاز می داند. برای اطمینان از این موضوع که سیستم در واقع اهداف کاربرد جهانی را برآورده می سازد، طرح یادگیری دو لایه را استفاده می کنیم: میکرو آموزش استفاده شده توسط گره های منحصربفرد برای خود برنامه ریزی وظائف خودشان؛ و ماکرو آموزش استفاده شده توسط هر داده جریان به منظور هدایت سیستم به سمت اهداف تعریف شده توسط کاربرد. بطور خاص، تئوری هوش جمعی (COIN) را استفاده می کنیم تا ماکرو آموزش را با تنظیم و به روزرسانی پارامترهای عملیاتی میکرو یادگیرندگان اجرا و فعالسازی کنیم. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که اساسا یادگیری دو لایه عملکرد کلی را در مقایسه با میکرو یادگیری یا ماکرو یادگیری بهبود می بخشد. کاربرد تئوری COIN تضمین می کند که نقطه مطلوب پارتو در نهایت به دست می آید، و از محدود بودن سیستم در بیشینه محلی اجتناب به عمل می آورد.

عنوان انگلیسی:Distributed resource management in wireless sensor networks using reinforcement learning~~en~~

۹ Conclusions

We presented a scheme for resource-management in wireless sensor networks (WSNs) that employs a bottomup approach such that each sensor node is responsible for task selection. This approach is based on reinforcement learning and allows the development of autonomous WSN applications with dynamic adaptation, minimal or no centralized processing for task allocation, and low communication overhead. In order to ensure that system is actually meeting the global application goals, we used a two-tier learning scheme: micro-learning used by individual nodes to self-schedule their tasks; and macro-learning used by each data-stream to guide the system towards application-defined goals. Specifically, we used the collective intelligence (COIN) theory to enable macro-learning by setting and updating the operating parameters of the micro-learners. Simulation results showed that two-tier learning can substantially improve the overall performance compared to microlearning or macro-learning alone. The application of the COIN theory guarantees that the Pareto-optimal point is eventually achieved, and avoids the system to be con- fined in a local maximum.

$$en!!