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J-GLOBAL ID：201202206347929039   整理番号：12A0604365

エネルギー収穫無線センサを用いた長期情報収集:マルチアーム盗賊ベースのアプローチ

Long-term information collection with energy harvesting wireless sensors: a multi-armed bandit based approach

著者 (3件)： TRAN-THANH Long (Univ. of Southampton, Intelligence, Agents, Multimedia Group, School of Electronics and Computer Sci., Southampton, GBR) ,  ROGERS Alex (Univ. of Southampton, Intelligence, Agents, Multimedia Group, School of Electronics and Computer Sci., Southampton, GBR) ,  JENNINGS Nicholas R. (Univ. of Southampton, Intelligence, Agents, Multimedia Group, School of Electronics and Computer Sci., Southampton, GBR)
資料名： Autonomous Agents and Multi-Agent Systems  (Autonomous Agents and Multi-Agent Systems)
巻： 25  号： 2  ページ： 352-394  発行年： 2012年09月 
JST資料番号： W1340A  ISSN： 1387-2532  CODEN： AAMSFJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,エネルギー収穫無線センサネットワークにおいて長期情報収集を行うマルチエージェントアプローチの開発について報告した。特に,ここでは,利用可能エネルギー予算が与えられた時,収集される情報量を最大化することを目的として,収穫されるエネルギーに従って行動の適応化を行うエネルギー管理ポリシーおよびデータルーティングポリシーを開発することに焦点を合わせた。そうした場合に,ここでは,マルチアーム盗賊学習に基づいて新しいエネルギー管理技法を提案し,それにより,各エージェントが,データサンプリング,データ受信,データ送信のタスクに跨るそのエネルギー予算の適応的割当を行えるようにした。提案アプローチを利用することにより,各エージェントは,長期的に効率的な情報収集能力を与える最適なエネルギー予算設定を学習することが可能になった。次に,データルーティングに対して2種類の新しい分散型マルチホップアルゴリズムを提案した。第一のアルゴリズムでは,そのネットワーク内での情報スループットを最大化することが証明可能であるが,その処理では計算コストおよび通信コストが低減されている。最後に,エネルギー管理およびルーティングのために提案アプローチを利用することにより,最先端技術のベンチマークに対して長期情報収集を120%改善することが達成可能になった。Copyright 2011 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *マルチエージェントシステム ,  エージェントモデル ,  *機械学習 ,  *センサネットワーク ,  無線伝送 ,  情報収集 ,  *エネルギー管理 ,  予算 ,  スループット ,  経路選定 ,  ベンチマーク ,  通信操作
準シソーラス用語： *無線センサネットワーク ,  ルーティング

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (5件)： エネルギー収穫 ,  無線センサ ,  長期 ,  情報収集 ,  マルチ