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Previous issue date: 2011-12-19 / 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 utiliza??o das redes de sensores e atuadores sem fio nas plantas das ind?strias vem
crescendo nos ?ltimos anos, trazendo v?rios benef?cios em rela??o aos sistemas cabeados,
como flexibilidade na instala??o e manuten??o da rede. Tais redes consistem basicamente
de um n?mero possivelmente grande de dispositivos sensores e atuadores pequenos e
aut?nomos que possuem capacidade de comunica??o sem fio. Os dados coletados pelos
sensores s?o enviados seja diretamente ou passando atrav?s de n?s intermedi?rios pela
rede at? uma esta??o-base conhecida como n? sink. O roteamento nesse ambiente ?
uma quest?o essencial j? que est? intimamente ligado ? efici?ncia energ?tica e consequentemente
ao tempo de vida da rede. Este trabalho investiga a aplica??o de uma t?cnica de
roteamento baseado no algoritmo Q-Learning de Aprendizagem por Refor?o a uma rede
de sensores sem fio atrav?s de simula??es no ambiente NS-2. Diversas m?tricas como
consumo de energia, taxa de pacotes entregues com sucesso e atrasos s?o utilizadas para
validar a proposta comparando-a com outras solu??es existentes na literatura
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15451 |
Date | 19 December 2011 |
Creators | Campos, Leonardo Rene dos Santos |
Contributors | 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, D?ria Neto, Adri?o Duarte |
Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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