Resumen

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.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Retardo de transmisión; Vida útil de la red; Consumo de energía; Latencia de reenvío de paquetes; Ciclo de trabajo; Aprendizaje por refuerzo
• Keywords:Transmission delay; Network lifetime; Energy consumption; Packet forwarding latency; Duty cycle; Reinforcement learning