分布式学习自动机（DLA）在定向传感器网络覆盖问题中的应用

"基于DLA的调度算法解决定向传感器网络连接目标覆盖问题 (2015年)" 本文探讨了定向传感器网络（DSN）中的一个重要挑战，即如何有效地连接目标并覆盖整个网络区域，同时最大化网络寿命。传统的调度算法在处理这个问题时往往表现不佳，因此，作者提出了一种创新的解决方案，即基于分布式学习自动机（DLA）的调度算法。 分布式学习自动机（DLA）是一种在分布式系统中实现学习和决策的模型，它允许传感器节点自主地学习和优化其行为。在本文中，DLA被用来确定每个工作阶段哪些传感器应该被激活，以便监控所有目标并传输图像数据到接收器。通过这种方式，网络的能量消耗可以得到合理分配，从而提升网络的整体效率。 为了解决网络寿命的问题，作者还设计了几种修剪规则。这些规则的目标是最大限度地提高网络的生存时间，例如，通过减少不必要的传感器激活次数，以及避免选择关键传感器作为中继节点，因为这些节点的失效可能会导致整个网络通信中断。这种策略有助于减少能量浪费，并确保网络的稳定运行。 在算法设计完成后，作者进行了仿真实验来验证其有效性。结果显示，提出的DLA调度算法成功解决了DSN的连接目标覆盖问题，并且在延长网络寿命方面表现出优于其他新颖算法的性能。这表明，基于DLA的算法能够提供更优的解决方案，特别是在处理定向传感器网络的复杂覆盖需求和能源管理方面。 关键词涉及到的主要概念包括定向传感器网络、网络寿命、连接目标、覆盖范围、分布式学习自动机和关键路径。这些关键词揭示了研究的核心内容，即通过DLA算法优化网络覆盖，同时考虑网络寿命的关键因素，如能量效率和关键节点的选择。 该研究得到了四川省科技厅支撑计划、四川省重点实验室和四川省高校重点实验室的资助，表明了这一领域的研究得到了地方政府和学术界的重视。作者陈超、周静和万懿分别来自四川理工学院的计算机学院、科技处和自动化与电子信息学院，他们在传感器网络、物联网、大数据、智能信息处理和自动控制等领域有深入的研究背景。 这篇论文提供了一种新的、基于DLA的调度算法，用于定向传感器网络中的目标连接和覆盖问题，旨在通过智能学习和优化策略来提高网络性能和寿命。这项工作的贡献在于为DSN的能源效率和覆盖优化提供了理论支持和实践指导。