【摘 要】
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针对无线体域网之间的干扰问题,提出了一种基于功率控制的多Agent MDP模型。由于无线体域网环境中,状态转移概率等条件未知,传统的值迭代与策略迭代方法无法求解MDP模型,因此
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针对无线体域网之间的干扰问题,提出了一种基于功率控制的多Agent MDP模型。由于无线体域网环境中,状态转移概率等条件未知,传统的值迭代与策略迭代方法无法求解MDP模型,因此,采用Q学习算法进行模型求解。同时通过引入Agent之间的共享机制,能够让算法具有更快的收敛速度。实验结果显示,该方法能提高无线体域网的利用率,降低传感器结点的功率消耗,从而延长体域网的生存期。
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