Roteamento em Redes de Sensores Sem Fios Com Base Em Aprendizagem Por Reforço


Autoria(s): Campos, Leonardo Rene dos Santos
Contribuinte(s)

Dória Neto, Adrião Duarte

CPF:05522808446

http://lattes.cnpq.br/5477636628791124

CPF:10749896434

http://lattes.cnpq.br/1987295209521433

Barreto, Guilherme de Alencar

CPF:32841450368

http://lattes.cnpq.br/8902002461422112

Melo, Jorge Dantas de

CPF:09463097449

http://lattes.cnpq.br/7325007451912598

Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de

CPF:21929564287

http://lattes.cnpq.br/7987212907837941

Data(s)

17/12/2014

24/04/2013

17/12/2014

19/12/2011

Resumo

The use of wireless sensor and actuator networks in industry has been increasing past few years, bringing multiple benefits compared to wired systems, like network flexibility and manageability. Such networks consists of a possibly large number of small and autonomous sensor and actuator devices with wireless communication capabilities. The data collected by sensors are sent directly or through intermediary nodes along the network to a base station called sink node. The data routing in this environment is an essential matter since it is strictly bounded to the energy efficiency, thus the network lifetime. This work investigates the application of a routing technique based on Reinforcement Learning s Q-Learning algorithm to a wireless sensor network by using an NS-2 simulated environment. Several metrics like energy consumption, data packet delivery rates and delays are used to validate de proposal comparing it with another solutions existing in the literature

A utilização das redes de sensores e atuadores sem fio nas plantas das indústrias vem crescendo nos últimos anos, trazendo vários benefícios em relação aos sistemas cabeados, como flexibilidade na instalação e manutenção da rede. Tais redes consistem basicamente de um número possivelmente grande de dispositivos sensores e atuadores pequenos e autônomos que possuem capacidade de comunicação sem fio. Os dados coletados pelos sensores são enviados seja diretamente ou passando através de nós intermediários pela rede até uma estação-base conhecida como nó sink. O roteamento nesse ambiente é uma questão essencial já que está intimamente ligado à eficiência energética e consequentemente ao tempo de vida da rede. Este trabalho investiga a aplicação de uma técnica de roteamento baseado no algoritmo Q-Learning de Aprendizagem por Reforço a uma rede de sensores sem fio através de simulações no ambiente NS-2. Diversas métricas como consumo de energia, taxa de pacotes entregues com sucesso e atrasos são utilizadas para validar a proposta comparando-a com outras soluções existentes na literatura

Formato

application/pdf

Identificador

CAMPOS, Leonardo Rene dos Santos. Roteamento em Redes de Sensores Sem Fios Com Base Em Aprendizagem Por Reforço. 2011. 70 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.

http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15451

Idioma(s)

por

Publicador

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

BR

UFRN

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações

Direitos

Acesso Aberto

Palavras-Chave #Redes de Sensores e Atuadores Sem Fi. Simulação. Aprendizado Por Reforço. Técnicas de Roteamento #Wireless Sensor and Actuator Networks. Simulation. Reinforcement Learning. Routing Techniques #CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Tipo

Dissertação