Roteamento em Redes Sensores Sem Fio com Base em Aprendizagem por Reforço
Redes de Sensores e Atuadores Sem Fio, simulação, aprendizado por reforço, técnicas de roteamento
A utilização das redes de sensores e atuadores sem fio nas plantas das indústrias vem
crescendo nos últimos anos, trazendo vários benefícios em relação aos sistemas cabeados,
como flexibilidade na instalação e manutenção da rede. Tais redes consistem basicamente
de um número possivelmente grande de dispositivos sensores e atuadores pequenos e
autônomos que possuem capacidade de comunicação sem fio. Os dados coletados pelos
sensores são enviados—seja diretamente ou passando através de nós intermediários pela
rede — até uma estação-base conhecida como nó sink. O roteamento nesse ambiente
é uma questão essencial já que está intimamente ligado à eficiência energética e consequentemente
ao tempo de vida da rede. Este trabalho investiga a aplicação de uma técnica
de roteamento baseado no algoritmo Q-Learning de Aprendizado por Reforço a uma rede
de sensores sem fio através de simulações no ambiente ns-2. Diversas métricas como
consumo de energia, taxa de pacotes entregues com sucesso e atrasos são utilizadas para
validar a proposta comparando-a com outras soluções existentes na literatura.