[发明专利]一种基于增强学习算法的移动Sink数据收集方法

摘要

本发明公开了一种基于增强学习算法的移动Sink数据收集方法，本发明提出的移动Sink路径规划方法有助于提升数据收集质量，克服了传统的无线传感网数据收集方案只关注收集数据的数量而忽视采集数据的质量的问题，通过引入价值函数公式，从初始价值和衰减速率两个方面综合考虑传感器收集的数据，可以在时延固定的前提下，提高数据收集的质量，最大化数据的利用率。

主权项

一种基于增强学习算法的移动Sink数据收集方法，其特征在于：具体包含如下步骤：步骤1：根据传感器节点的通信半径将监测区域划分成若干个正方形区域；步骤2：移动Sink在内存中构建一个m行n列的动作价值评价矩阵Q，其中m为状态数，n为行为数；步骤3：移动Sink以洪泛方式向邻近区域发送探测报文，请求查询邻近区域的数据价值；步骤4：在各个邻近区域内，各传感器节点根据自身剩余能量由大到小排序选出簇头节点，将感知数据多跳传输给簇头节点，各个簇头节点根据价值公式计算出数据价值；步骤5：各个簇头节点将数据价值回传给移动Sink；步骤6：移动Sink在收到邻近状态的数据价值后，根据增强学习算法公式更新矩阵Q，然后计算出剩余时间所能够访问的邻近区域集合，最后根据ε‑greedy策略，以ε概率选择矩阵Q中当前状态对应的一行中元素值最大的行为，以1‑ε概率随机选择其他(n‑1)种行为；步骤7：当移动Sink到达一个新区域时，收集簇头节点所感知的数据；步骤8：计算移动Sink的可用剩余时间，如果能够支持下一轮访问则转步骤3，否则移动Sink回到基站回收所收集的数据，并结束本轮数据收集过程。