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Algoritmo Baseado em Aprendizado por Reforço e Modelo Markoviano para Alocação de Recursos em um Sistema Internet das Coisas Cognitivo

Matheus Matos Vasconcelos, Alisson Cardoso, Flávio Vieira
Aprendizado por ReforçoCadeia de MarkovInternet das Coisas (IdC)Escalonamento

Resumo

Este artigo propõe a utilização de um algoritmo de aprendizado por reforço para controlar a transmissão de pacotes de múltiplos dispositivos em um sistema de comunicação sem fio baseado no conceito de Internet das Coisas (IdC) Cognitivo. A abordagem proposta consiste em adotar uma cadeia de Markov para modelar os estados do sistema de comunicação e suas transições, fornecendo os parâmetros necessários para determinar ações para o sistema através de um algoritmo Q-Learning. O artigo também apresenta uma avaliação do desempenho do algoritmo desenvolvido em comparação aos de alguns algoritmos de escalonamento em termos de vários parâmetros, tais como: função de utilidade, vazão, ocupação do buffer, taxa de perda de pacotes, etc.