論文の概要: A Centralized Reinforcement Learning Framework for Adaptive Clustering with Low Control Overhead in IoT Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15767v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 21:08:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 16:37:25.311024
• Title: A Centralized Reinforcement Learning Framework for Adaptive Clustering with Low Control Overhead in IoT Networks
• Title（参考訳）: iotネットワークにおける低制御オーバーヘッド適応クラスタリングのための集中型強化学習フレームワーク
• Authors: F. Fernando Jurado-Lasso, J. F. Jurado, and Xenofon Fafoutis
• Abstract要約: 本稿では,Reinforcement Adaptive Learning-based Controller (LEACH-RLC)を用いた低エネルギークラスタリング階層を提案する。 LEACH-RLCは、クラスタヘッド(CH)とノード間割り当ての戦略的選択にMILP(Mixed Linear Programming)を使用している。 Reinforcement Learning (RL)エージェントを統合して、新しいクラスタを生成するための最適なタイミングを学習することで、制御オーバーヘッドを最小限にする。 その結果,LEACH-RLCは従来のLEACHとLEACH-Cよりも優れた性能を示し,ネットワーク寿命の向上,平均エネルギー消費の削減,制御オーバーヘッドの最小化を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wireless Sensor Networks (WSNs) play a pivotal role in enabling Internet of Things (IoT) devices with sensing and actuation capabilities. Operating in remote and resource-constrained environments, these IoT devices face challenges related to energy consumption, crucial for network longevity. Clustering protocols have emerged as an effective solution to alleviate energy burdens on IoT devices. This paper introduces Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy with Reinforcement Learning-based Controller (LEACH-RLC), a novel clustering protocol that employs a Mixed Integer Linear Programming (MILP) for strategic selection of cluster heads (CHs) and node-to-cluster assignments. Additionally, it integrates a Reinforcement Learning (RL) agent to minimize control overhead by learning optimal timings for generating new clusters. Addressing key research questions, LEACH-RLC seeks to balance control overhead reduction without compromising overall network performance. Through extensive simulations, this paper investigates the frequency and opportune moments for generating new clustering solutions. Results demonstrate the superior performance of LEACH-RLC over conventional LEACH and LEACH-C, showcasing enhanced network lifetime, reduced average energy consumption, and minimized control overhead. The proposed protocol contributes to advancing the efficiency and adaptability of WSNs, addressing critical challenges in IoT deployments.
• Abstract（参考訳）: 無線センサネットワーク(WSN)は、IoT(Internet of Things)デバイスにセンサーとアクチュエータ機能を実現する上で、重要な役割を果たす。 リモートおよびリソース制約のある環境で運用されているこれらのIoTデバイスは、ネットワーク長寿に不可欠なエネルギー消費に関連する課題に直面している。 クラスタリングプロトコルは、IoTデバイスのエネルギー負担を軽減する効果的なソリューションとして登場した。 本稿では,クラスタヘッド(chs)とノード間割り当てを戦略的に選択するための混合整数線形プログラミング(milp)を用いた,新しいクラスタリングプロトコルである強化学習ベースコントローラ(leach-rlc)を用いた低エネルギー適応クラスタリング階層を提案する。 さらに、Reinforcement Learning (RL)エージェントを統合して、新しいクラスタを生成するための最適なタイミングを学習することで、制御オーバーヘッドを最小限にする。 LEACH-RLCは、ネットワーク全体の性能を損なうことなく、制御オーバーヘッド削減のバランスをとることを目指している。 大規模なシミュレーションを通じて,新たなクラスタリングソリューションを生成するための周波数および時空モーメントについて検討する。 その結果,LEACH-RLCは従来のLEACHとLEACH-Cよりも優れた性能を示し,ネットワーク寿命の向上,平均エネルギー消費の削減,制御オーバーヘッドの最小化を示した。 提案されたプロトコルは、WSNの効率性と適応性の向上に貢献し、IoTデプロイメントにおける重要な課題に対処する。

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