作者：龙浩,张书奎,张力 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2020年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2020010400 DOC编号：DOCJYRJ2020010409 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于Q学习和规划的传感器节点任务调度算法》PDF+DOC2016年第11期 魏振春,徐祥伟,冯琳,丁蓓 《基于SEP协议的最优分簇改进算法》PDF+DOC2019年第09期 胡乃平,王冬,周艳平 《一种高效的无线传感器网络自组织聚类算法》PDF+DOC2012年第33期 李思莉,王志龙,郭俊 《无线传感器骨干网络路由算法》PDF+DOC2019年第02期 周新莲,朱泽鹏 《基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法》PDF+DOC2019年第09期 徐公国,单甘霖,段修生,乔成林,王浩天 《无线传感器/执行器网络任务动态调度策略》PDF+DOC2010年第06期 易军,石为人,唐云建,许磊 《无线传感器网络LEACH算法的改进》PDF+DOC2009年第03期 武春涛,胡艳军 《无线传感器网络的自组织成簇算法》PDF+DOC 栾忠洋,王向辉,张国印 《传感器网络的任务双效节能调度研究》PDF+DOC2006年第05期 王小英,赵海,陈英革,尹震宇 《基于博弈的能量获取传感器网络分布式估计算法》PDF+DOC2014年第01期 刘贵云,张轩睿,刘长红

    • 在移动群智感知系统中，智能手机承担着许多不同的感知任务，这些任务需要来自不同传感器的数据。从传感器收集数据是非常耗能的，智能手机的电池限制了这些感知设备的可用性。如何在完成群智感知任务时降低设备能量消耗是参与者迫切需要的。针对以上问题，提出基于马尔可夫决策过程(MDP)的高能效任务调度算法。根据设备的电流负载、剩余能量和充电概率，马尔科夫决策过程迭代计算出最佳任务调度序列，并保证能耗最小化和感知精度最大化获得平衡。大量的仿真结果表明，该算法在任务调度过程中具有显著的节能效果，与广泛使用的现有算法相比，平均节省能量75%以上。

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