作者：徐祥伟,魏振春,冯琳,张岩 单位：合肥工业大学 出版：《合肥工业大学学报(自然科学版)》2017年第04期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHEFE2017040080 DOC编号：DOCHEFE2017040089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对现有合作学习算法存在频繁通信、能量消耗过大等问题，应用目标跟踪建立任务模型，文章提出一种基于Q学习和TD误差(Q-learning and TD error，QT)的传感器节点任务调度算法。具体包括将传感器节点任务调度问题映射成Q学习可解决的学习问题，建立邻居节点间的协作机制以及定义延迟回报、状态空间等基本学习元素。在协作机制中，QT使得传感器节点利用个体和群体的TD误差，通过动态改变自身的学习速度来平衡自身利益和群体利益。此外，QT根据Metropolis准则提高节点学习前期的探索概率，优化任务选择。实验结果表明：QT具备根据当前环境进行动态调度任务的能力；相比其他任务调度算法，QT消耗合理的能量使得单位性能提高了17.26%。

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