強(qiáng)化學(xué)習(xí)賦能WSNs：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法的革新與實(shí)踐一、引言1.1研究背景在信息技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WirelessSensorNetworks，WSNs）作為一種關(guān)鍵的信息獲取與處理技術(shù)，正廣泛且深入地融入到人們生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域。WSNs由大量部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的微型、低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，這些節(jié)點(diǎn)通過無線通信方式形成多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。憑借其獨(dú)特的自組織性、分布式處理以及對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性等特點(diǎn)，WSNs在環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能家居、工業(yè)自動(dòng)化、智能交通、醫(yī)療健康等諸多方面展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價(jià)值。在環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，WSNs可對(duì)大氣中的PM2.5、PM10、SO2、NO2等有害物質(zhì)含量，以及水源地的水位、水溫、PH值、濁度、電導(dǎo)率等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為環(huán)境保護(hù)提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。在智能家居場(chǎng)景中，通過部署WSNs，能夠?qū)崿F(xiàn)家電設(shè)備的遠(yuǎn)程控制、自動(dòng)化管理以及家庭環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，顯著提升家居生活的便捷性與舒適性。于工業(yè)自動(dòng)化而言，在生產(chǎn)線上部署WSNs，可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控與自動(dòng)化控制，有效提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，還能對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集與分析，為智能制造筑牢數(shù)據(jù)根基。在智能交通方面，通過在城市道路、橋梁、隧道等關(guān)鍵交通設(shè)施上部署WSNs，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通流量、車速、路況等信息，為城市交通規(guī)劃和管理提供有力的數(shù)據(jù)支撐，助力實(shí)現(xiàn)智能交通信號(hào)控制、車輛調(diào)度和路況預(yù)測(cè)等功能。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，WSNs可用于遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)、病患管理和醫(yī)療資源調(diào)度等，為患者提供更加便捷、高效的醫(yī)療服務(wù)。在WSNs的實(shí)際運(yùn)行中，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度是確保其高效、可靠運(yùn)行的核心環(huán)節(jié)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度的目標(biāo)是在有限的網(wǎng)絡(luò)資源條件下，合理安排傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)機(jī)和路徑，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性和可靠性要求。例如，在火災(zāi)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中，一旦傳感器檢測(cè)到火災(zāi)發(fā)生，相關(guān)數(shù)據(jù)必須在極短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，以便及時(shí)采取滅火措施，減少損失。若數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度不合理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲或丟失，可能會(huì)使火災(zāi)得不到及時(shí)控制，造成嚴(yán)重后果。在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并進(jìn)行維護(hù)，確保生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。若數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)問題，可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備故障無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)，影響生產(chǎn)進(jìn)度，增加生產(chǎn)成本。傳統(tǒng)的WSNs數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法在面對(duì)日益復(fù)雜和多樣化的應(yīng)用需求時(shí)，逐漸暴露出諸多局限性。如在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化、節(jié)點(diǎn)能量有限以及通信干擾等復(fù)雜情況下，傳統(tǒng)算法難以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲增加、丟包率上升，無法滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)的快速發(fā)展，WSNs的應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度的要求也越來越高。如何設(shè)計(jì)出更加高效、智能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法，已成為當(dāng)前WSNs領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，通過智能體與環(huán)境的交互，不斷試錯(cuò)并學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。其具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和能夠處理復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境等顯著優(yōu)勢(shì)，為解決WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度問題提供了全新的思路和方法。將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度，能夠使智能體根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)（如節(jié)點(diǎn)剩余能量、信道質(zhì)量、數(shù)據(jù)隊(duì)列長度等）動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸策略，有效提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性和可靠性，降低能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。因此，開展基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法研究，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，有望為WSNs在各領(lǐng)域的深入應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。1.2研究目的與意義本研究旨在深入探究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法，以克服傳統(tǒng)算法的不足，實(shí)現(xiàn)更高效、智能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度。具體研究目的如下：設(shè)計(jì)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法：針對(duì)WSNs的特點(diǎn)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸需求，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，設(shè)計(jì)出能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸策略的算法。該算法需充分考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量、信道質(zhì)量、數(shù)據(jù)隊(duì)列長度等因素，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、可靠性與能量消耗之間的最優(yōu)平衡。提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性和可靠性：通過所設(shè)計(jì)的算法，有效降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，減少丟包率，確保在復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，各類實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膰?yán)格要求。降低能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，優(yōu)化傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)機(jī)和路徑選擇，減少不必要的能量消耗，延長單個(gè)節(jié)點(diǎn)以及整個(gè)WSNs的生命周期，提高網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)運(yùn)行能力。開展基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法研究，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值：理論意義：豐富和拓展了WSNs領(lǐng)域的算法研究。將強(qiáng)化學(xué)習(xí)這一新興技術(shù)引入WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度，為解決該領(lǐng)域的關(guān)鍵問題提供了新的理論視角和方法，有助于推動(dòng)WSNs與機(jī)器學(xué)習(xí)等多學(xué)科的交叉融合發(fā)展。深化對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下優(yōu)化問題的理解。WSNs的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)受多種因素影響，處于動(dòng)態(tài)變化之中，研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的調(diào)度算法，有助于揭示在這種復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)決策的規(guī)律和機(jī)制，為其他類似的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化研究提供借鑒。實(shí)際應(yīng)用價(jià)值：在環(huán)境監(jiān)測(cè)、工業(yè)自動(dòng)化、智能交通、醫(yī)療健康等眾多依賴WSNs的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域，可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸是系統(tǒng)正常運(yùn)行的關(guān)鍵。本研究成果能夠提升這些應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸性能，從而提高系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率和可靠性，為實(shí)際生產(chǎn)生活帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。促進(jìn)WSNs在更多新興領(lǐng)域的應(yīng)用拓展。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸性能的要求越來越高，高效的調(diào)度算法能夠?yàn)閃SNs在如智能物流、智能安防、智慧城市等新興領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供有力的技術(shù)支撐，推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著WSNs在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法的研究一直是該領(lǐng)域的重點(diǎn)。國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和需求，提出了眾多的算法和方法。在國外，早期的研究主要集中在傳統(tǒng)的調(diào)度算法上，如基于時(shí)分多址（TDMA）的調(diào)度算法，通過為每個(gè)節(jié)點(diǎn)分配固定的時(shí)間片來進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，能有效避免沖突，但靈活性較差，難以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化。隨著技術(shù)發(fā)展，研究逐漸向智能化方向轉(zhuǎn)變。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]提出了一種基于遺傳算法的WSNs數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法，通過模擬自然選擇和遺傳變異過程，優(yōu)化傳輸路徑和時(shí)間調(diào)度，提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎涂煽啃裕z傳算法計(jì)算復(fù)雜度較高，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中性能會(huì)受到影響。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的調(diào)度決策，該方法在一定程度上提高了調(diào)度的適應(yīng)性，但訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。在國內(nèi)，相關(guān)研究也取得了豐碩成果。早期對(duì)WSNs的研究主要是對(duì)國外先進(jìn)技術(shù)的學(xué)習(xí)與借鑒，逐步掌握WSNs的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。隨著研究的深入，國內(nèi)學(xué)者開始結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行創(chuàng)新研究。在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，針對(duì)生產(chǎn)過程中對(duì)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制的需求，研究人員提出了多種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法。如文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]提出了一種基于優(yōu)先級(jí)的調(diào)度算法，根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和實(shí)時(shí)性要求分配不同的優(yōu)先級(jí)，優(yōu)先傳輸高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)，保障了關(guān)鍵數(shù)據(jù)的及時(shí)傳輸，但在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下，優(yōu)先級(jí)的確定還需要進(jìn)一步優(yōu)化。在智能交通領(lǐng)域，為滿足交通流量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能調(diào)度的需求，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)4]提出了基于地理位置信息的調(diào)度算法，根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的地理位置和交通流量情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸策略，提高了交通數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性，但該算法對(duì)地理位置信息的依賴程度較高，且在交通狀況復(fù)雜多變時(shí)，算法的適應(yīng)性有待加強(qiáng)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中的應(yīng)用是近年來的研究熱點(diǎn)。國外文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)5]率先將深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）應(yīng)用于WSNs調(diào)度，通過構(gòu)建狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，讓智能體在與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略，顯著提升了調(diào)度性能，但DQN存在對(duì)大規(guī)模狀態(tài)空間處理能力有限以及訓(xùn)練不穩(wěn)定等問題。國內(nèi)學(xué)者也積極開展相關(guān)研究，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)6]提出了基于改進(jìn)型近端策略優(yōu)化（PPO）算法的調(diào)度方案，對(duì)傳統(tǒng)PPO算法進(jìn)行改進(jìn)，提高了算法的收斂速度和穩(wěn)定性，在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的效果，但在實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的泛化能力還需進(jìn)一步驗(yàn)證。盡管國內(nèi)外在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用方面取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些不足?，F(xiàn)有算法在處理大規(guī)模、高動(dòng)態(tài)的WSNs時(shí)，性能仍有待提升，難以同時(shí)滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、可靠性和能量高效性要求。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在WSNs中的應(yīng)用還面臨著狀態(tài)空間維度高、訓(xùn)練時(shí)間長、算法收斂性和穩(wěn)定性難以保證等問題，需要進(jìn)一步探索更有效的算法和優(yōu)化策略。1.4研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，全面深入地開展基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法研究，力求在理論和實(shí)踐上取得創(chuàng)新性成果。文獻(xiàn)研究法：廣泛搜集和整理國內(nèi)外關(guān)于WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)資料。通過對(duì)大量文獻(xiàn)的系統(tǒng)分析，深入了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問題，為后續(xù)的研究工作提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。在研究初期，對(duì)傳統(tǒng)調(diào)度算法的發(fā)展歷程、各類算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行梳理，明確強(qiáng)化學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域應(yīng)用的切入點(diǎn)和研究?jī)r(jià)值。同時(shí)，關(guān)注最新的研究動(dòng)態(tài)，及時(shí)掌握前沿技術(shù)和研究成果，以便在研究中借鑒和應(yīng)用。理論分析方法：對(duì)WSNs的網(wǎng)絡(luò)特性、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸需求以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和算法進(jìn)行深入的理論剖析。基于對(duì)WSNs節(jié)點(diǎn)能量限制、信道質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化、數(shù)據(jù)時(shí)效性要求等特點(diǎn)的理解，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體與環(huán)境交互、策略學(xué)習(xí)和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制等理論，構(gòu)建基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法的理論框架。分析不同強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在處理WSNs調(diào)度問題時(shí)的適用性，探討如何通過合理設(shè)計(jì)狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，使智能體能夠有效地學(xué)習(xí)到最優(yōu)的調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院涂煽啃?。?shí)驗(yàn)仿真法：利用專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)仿真工具，如NS-3、OMNeT++等，搭建WSNs仿真平臺(tái)。在仿真環(huán)境中，設(shè)置不同的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景和參數(shù)，包括節(jié)點(diǎn)數(shù)量、分布密度、通信半徑、數(shù)據(jù)生成速率等，對(duì)所設(shè)計(jì)的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過與傳統(tǒng)調(diào)度算法以及其他基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的改進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估所提算法在數(shù)據(jù)傳輸延遲、丟包率、能量消耗等關(guān)鍵性能指標(biāo)上的表現(xiàn)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，不斷提高算法的性能和穩(wěn)定性。在研究過程中，本研究在以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新：算法設(shè)計(jì)創(chuàng)新：提出一種新穎的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與多智能體協(xié)作的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法。該算法引入多智能體系統(tǒng)，每個(gè)智能體負(fù)責(zé)管理一部分傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸，通過智能體之間的協(xié)作和信息共享，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的調(diào)度決策。結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取和函數(shù)逼近能力，對(duì)大規(guī)模、高維度的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息進(jìn)行有效處理，使智能體能夠更準(zhǔn)確地感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化，快速學(xué)習(xí)到最優(yōu)的傳輸策略。在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)中，綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、可靠性和能量消耗等多個(gè)因素，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)權(quán)重，引導(dǎo)智能體在不同的網(wǎng)絡(luò)條件下做出合理的決策，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化。應(yīng)用場(chǎng)景拓展創(chuàng)新：將基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法應(yīng)用于新興的智能物流和智能安防領(lǐng)域。在智能物流中，通過對(duì)物流運(yùn)輸過程中貨物狀態(tài)監(jiān)測(cè)傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物運(yùn)輸狀態(tài)的實(shí)時(shí)跟蹤和預(yù)警，提高物流運(yùn)輸?shù)陌踩院托?。在智能安防領(lǐng)域，針對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭等傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸需求，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、穩(wěn)定傳輸，為安防監(jiān)控系統(tǒng)提供可靠的數(shù)據(jù)支持，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理安全隱患。通過在這些新興領(lǐng)域的應(yīng)用，驗(yàn)證了算法的有效性和通用性，拓展了WSNs的應(yīng)用范圍。與其他技術(shù)融合創(chuàng)新：將區(qū)塊鏈技術(shù)與基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院涂勺匪菪浴＠脜^(qū)塊鏈的分布式賬本和加密技術(shù)，對(duì)WSNs中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和驗(yàn)證，防止數(shù)據(jù)被篡改和竊取。同時(shí)，通過區(qū)塊鏈的智能合約功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸過程的自動(dòng)化管理和監(jiān)督，確保數(shù)據(jù)按照預(yù)定的調(diào)度策略進(jìn)行傳輸。在數(shù)據(jù)共享場(chǎng)景中，基于區(qū)塊鏈的不可篡改特性，保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性，為不同用戶之間的數(shù)據(jù)共享提供安全可信的環(huán)境。這種融合創(chuàng)新不僅提高了WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩裕€為數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用提供了新的思路和方法。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSNs）概述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WirelessSensorNetworks，WSNs）是一種由大量部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的微型、低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過無線通信方式形成的多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。其發(fā)展歷程可追溯至20世紀(jì)70年代，隨著微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）、無線通信和數(shù)字電子技術(shù)的飛速發(fā)展，WSNs在90年代末期得到了廣泛關(guān)注和深入研究。進(jìn)入21世紀(jì)后，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起更是進(jìn)一步推動(dòng)了WSNs的蓬勃發(fā)展和廣泛應(yīng)用。WSNs通常由傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)（Sink節(jié)點(diǎn)）和管理節(jié)點(diǎn)組成。傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)感知和采集監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的物理量（如溫度、濕度、光照、壓力等）、化學(xué)量（如氣體濃度等）或生物量（如生物信號(hào)等）信息，并將這些信息進(jìn)行初步處理后通過無線通信方式發(fā)送出去。匯聚節(jié)點(diǎn)則負(fù)責(zé)收集各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)傳來的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)發(fā)給管理節(jié)點(diǎn)。管理節(jié)點(diǎn)通常是一臺(tái)具有較強(qiáng)計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的計(jì)算機(jī)，用于對(duì)匯聚節(jié)點(diǎn)傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析、處理和存儲(chǔ)，為用戶提供決策支持。WSNs具有諸多獨(dú)特的特點(diǎn)。它具有自組織性，傳感器節(jié)點(diǎn)部署后能夠自動(dòng)檢測(cè)周圍的通信環(huán)境和鄰居節(jié)點(diǎn)，并通過分布式算法自動(dòng)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，無需人工干預(yù)。這一特性使得WSNs能夠快速適應(yīng)復(fù)雜多變的部署環(huán)境，在諸如山區(qū)、森林等難以進(jìn)行人工布線和網(wǎng)絡(luò)配置的區(qū)域也能順利搭建并運(yùn)行。同時(shí)，WSNs具備動(dòng)態(tài)性，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可能會(huì)因?yàn)槟芰亢谋M、環(huán)境干擾等原因而失效或離開網(wǎng)絡(luò)，也可能會(huì)有新的節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)隨之動(dòng)態(tài)變化。為應(yīng)對(duì)這種動(dòng)態(tài)變化，WSNs需要具備強(qiáng)大的自適應(yīng)能力，能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜屯ㄐ挪呗?，以確保數(shù)據(jù)的可靠傳輸?？煽啃砸彩荳SNs的重要特點(diǎn)之一，由于WSNs通常部署在無人值守的環(huán)境中，且應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性要求較高，因此必須具備較高的可靠性，能夠在惡劣的環(huán)境條件下穩(wěn)定運(yùn)行，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集和可靠傳輸。此外，WSNs以數(shù)據(jù)為中心，用戶關(guān)注的是監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的感知數(shù)據(jù)，而不是具體的傳感器節(jié)點(diǎn)。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和時(shí)效性進(jìn)行合理的調(diào)度和路由，以滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)的需求。值得注意的是，WSNs還存在能源受限的問題，傳感器節(jié)點(diǎn)通常采用微型電池供電，能量有限，而數(shù)據(jù)采集、處理和傳輸?shù)炔僮鞫夹枰哪芰浚绾谓档湍芰肯?、延長網(wǎng)絡(luò)生命周期是WSNs研究的關(guān)鍵問題之一。從體系結(jié)構(gòu)來看，WSNs的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括星型、樹型、網(wǎng)狀等多種結(jié)構(gòu)。星型結(jié)構(gòu)中，所有傳感器節(jié)點(diǎn)都直接與匯聚節(jié)點(diǎn)通信，這種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于管理和維護(hù)，但通信距離受限，網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍較小，且匯聚節(jié)點(diǎn)一旦出現(xiàn)故障，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)將無法正常工作。樹型結(jié)構(gòu)則是一種層次化的結(jié)構(gòu)，傳感器節(jié)點(diǎn)按照層次關(guān)系連接，數(shù)據(jù)通過中間節(jié)點(diǎn)逐跳傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn)，它具有較好的擴(kuò)展性和可靠性，但路由算法相對(duì)復(fù)雜，數(shù)據(jù)傳輸延遲較大。網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)中，節(jié)點(diǎn)之間相互連接，形成一個(gè)網(wǎng)狀的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，?shù)據(jù)可以通過多條路徑進(jìn)行傳輸，具有較高的可靠性和容錯(cuò)性，能夠有效應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)故障和通信鏈路中斷等問題，但網(wǎng)絡(luò)管理和維護(hù)難度較大，需要復(fù)雜的路由算法和協(xié)調(diào)機(jī)制。WSNs的通信協(xié)議棧包括物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層和應(yīng)用層。物理層負(fù)責(zé)提供簡(jiǎn)單但健壯的信號(hào)調(diào)制和無線收發(fā)技術(shù)，包括載波頻率的產(chǎn)生、信號(hào)的調(diào)制解調(diào)、無線信號(hào)的發(fā)送和接收等，其性能直接影響到無線通信的質(zhì)量和可靠性。數(shù)據(jù)鏈路層由媒體訪問控制（MAC）和差錯(cuò)控制功能組成，MAC主要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建立和為傳感器節(jié)點(diǎn)有效、合理地分配通信資源，以避免節(jié)點(diǎn)之間的通信沖突；差錯(cuò)控制則通過各種糾錯(cuò)編碼和重傳機(jī)制，保證源節(jié)點(diǎn)發(fā)送的信息能夠完整、無誤地到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)路由的發(fā)現(xiàn)與維護(hù)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息，為數(shù)據(jù)選擇最佳的傳輸路徑，確保數(shù)據(jù)能夠從源節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確地傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)。傳輸層負(fù)責(zé)將WSNs的數(shù)據(jù)提供給外部網(wǎng)絡(luò)，在需要時(shí)維持?jǐn)?shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的穩(wěn)定流動(dòng)，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院陀行蛐浴?yīng)用層由一系列應(yīng)用軟件構(gòu)成，主要負(fù)責(zé)監(jiān)控任務(wù)，根據(jù)不同的應(yīng)用需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理、分析和展示，為用戶提供有價(jià)值的信息。在WSNs的實(shí)際運(yùn)行中，數(shù)據(jù)傳輸面臨著諸多挑戰(zhàn)。能量限制是首要難題，傳感器節(jié)點(diǎn)的能量來源主要是電池，而電池的容量有限，更換電池在實(shí)際應(yīng)用中往往困難重重，尤其是在大規(guī)模部署或惡劣環(huán)境下。在長期運(yùn)行過程中，節(jié)點(diǎn)能量逐漸耗盡，會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)失效，進(jìn)而影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能和生命周期。為解決這一問題，研究人員提出了多種節(jié)能策略，如設(shè)計(jì)高效節(jié)能的路由協(xié)議，使數(shù)據(jù)傳輸路徑更加優(yōu)化，減少不必要的能量消耗；采用睡眠調(diào)度機(jī)制，讓節(jié)點(diǎn)在空閑時(shí)進(jìn)入睡眠狀態(tài)，降低能耗；探索能量收集技術(shù)，利用太陽能、風(fēng)能、熱能等環(huán)境能源為節(jié)點(diǎn)供電，提高能量利用效率。通信干擾也是不可忽視的問題，WSNs通常工作在復(fù)雜的電磁環(huán)境中，容易受到其他無線設(shè)備的干擾，如藍(lán)牙設(shè)備、Wi-Fi設(shè)備等，這些干擾會(huì)導(dǎo)致通信鏈路質(zhì)量下降，數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或丟失。為應(yīng)對(duì)通信干擾，可采用多種技術(shù)手段。一方面，可以利用信道編碼技術(shù)，在發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)添加冗余信息，接收端通過解碼算法糾正傳輸過程中產(chǎn)生的錯(cuò)誤；另一方面，采用擴(kuò)頻通信技術(shù)，將信號(hào)擴(kuò)展到更寬的頻帶，降低干擾信號(hào)對(duì)傳輸信號(hào)的影響，提高通信的抗干擾能力。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓l繁也是影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹匾蛩?，由于?jié)點(diǎn)的加入、離開、故障以及環(huán)境因素的影響，WSNs的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)不斷發(fā)生變化。這就要求網(wǎng)絡(luò)能夠快速感知拓?fù)渥兓?，并及時(shí)調(diào)整路由和通信策略，以保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性和可靠性。為此，研究人員開發(fā)了各種自適應(yīng)路由算法，這些算法能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膶?shí)時(shí)變化，動(dòng)態(tài)地更新路由表，為數(shù)據(jù)選擇最佳的傳輸路徑。2.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理與算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning，RL）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在通過智能體（Agent）與環(huán)境（Environment）的交互，不斷學(xué)習(xí)并優(yōu)化自身行為策略，以最大化長期累積獎(jiǎng)勵(lì)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架下，智能體在環(huán)境中處于某個(gè)狀態(tài)（State）時(shí)，會(huì)根據(jù)自身的策略選擇一個(gè)動(dòng)作（Action）執(zhí)行。環(huán)境在接收智能體的動(dòng)作后，會(huì)根據(jù)內(nèi)部的狀態(tài)轉(zhuǎn)移機(jī)制轉(zhuǎn)移到新的狀態(tài)，并給予智能體一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）信號(hào)，以此作為對(duì)智能體動(dòng)作的反饋。智能體的目標(biāo)就是通過不斷地與環(huán)境交互，學(xué)習(xí)到一個(gè)最優(yōu)策略，使得在各種狀態(tài)下選擇的動(dòng)作能夠獲得最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)包含四個(gè)關(guān)鍵要素：狀態(tài)、動(dòng)作、轉(zhuǎn)移概率和獎(jiǎng)賞函數(shù)。狀態(tài)是智能體對(duì)環(huán)境的感知，所有可能的狀態(tài)構(gòu)成狀態(tài)空間。在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度場(chǎng)景中，狀態(tài)可以包括節(jié)點(diǎn)的剩余能量、信道質(zhì)量、數(shù)據(jù)隊(duì)列長度、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等信息。例如，節(jié)點(diǎn)剩余能量較低時(shí)，代表網(wǎng)絡(luò)能量資源緊張，這是一種特定的狀態(tài)；信道質(zhì)量差時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸容易出現(xiàn)錯(cuò)誤或延遲，也是一種狀態(tài)體現(xiàn)。動(dòng)作是智能體所采取的行為，所有能采取的動(dòng)作構(gòu)成動(dòng)作空間。在WSNs中，動(dòng)作可以是選擇某個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸、選擇某條信道進(jìn)行通信、調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾实取＾D(zhuǎn)移概率描述了在執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后，當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)的概率。在實(shí)際的WSNs中，由于環(huán)境的不確定性，如無線信道的噪聲干擾、節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)失效等，狀態(tài)轉(zhuǎn)移具有一定的概率性。獎(jiǎng)賞函數(shù)則是環(huán)境給予智能體的反饋，用于評(píng)估智能體動(dòng)作的好壞。在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中，獎(jiǎng)賞函數(shù)可以根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、可靠性和能量消耗等因素來設(shè)計(jì)。若數(shù)據(jù)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)，且能量消耗較低，智能體將獲得較高的獎(jiǎng)勵(lì)；反之，若數(shù)據(jù)傳輸延遲、丟包或能量消耗過大，智能體將獲得較低的獎(jiǎng)勵(lì)甚至懲罰。強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)通常借助馬爾可夫決策過程（MarkovDecisionProcess，MDP）進(jìn)行形式化描述。MDP是一個(gè)五元組(S,A,P,R,\gamma)，其中S表示狀態(tài)空間，A表示動(dòng)作空間，P(s_{t+1}|s_t,a_t)是狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，表示在t時(shí)刻處于狀態(tài)s_t，執(zhí)行動(dòng)作a_t后，在t+1時(shí)刻轉(zhuǎn)移到狀態(tài)s_{t+1}的概率；R(s_t,a_t,s_{t+1})是獎(jiǎng)賞函數(shù)，表示在狀態(tài)s_t執(zhí)行動(dòng)作a_t轉(zhuǎn)移到狀態(tài)s_{t+1}時(shí)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)；\gamma是折扣因子，取值范圍為[0,1]，用于衡量未來獎(jiǎng)勵(lì)的重要程度，\gamma越接近1，說明智能體越關(guān)注未來的獎(jiǎng)勵(lì)；\gamma越接近0，智能體越關(guān)注當(dāng)前的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)。在MDP中，智能體的策略\pi(a_t|s_t)定義了在狀態(tài)s_t下選擇動(dòng)作a_t的概率。價(jià)值函數(shù)用于評(píng)估策略的優(yōu)劣，常見的價(jià)值函數(shù)有狀態(tài)價(jià)值函數(shù)V^{\pi}(s)和狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值函數(shù)Q^{\pi}(s,a)。狀態(tài)價(jià)值函數(shù)V^{\pi}(s)表示從狀態(tài)s出發(fā)，遵循策略\pi所能獲得的長期累積獎(jiǎng)勵(lì)的期望，即V^{\pi}(s)=E_{\pi}[\sum_{t=0}^{\infty}\gamma^tR_{t+1}|s_0=s]。狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值函數(shù)Q^{\pi}(s,a)表示從狀態(tài)s出發(fā)，執(zhí)行動(dòng)作a后，再遵循策略\pi所能獲得的長期累積獎(jiǎng)勵(lì)的期望，即Q^{\pi}(s,a)=E_{\pi}[\sum_{t=0}^{\infty}\gamma^tR_{t+1}|s_0=s,a_0=a]?；贛DP，衍生出了許多經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，其中Q學(xué)習(xí)（Q-learning）和Sarsa算法應(yīng)用較為廣泛。Q學(xué)習(xí)是一種無模型的離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過學(xué)習(xí)狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的Q值來尋找最優(yōu)策略。Q學(xué)習(xí)基于貝爾曼方程（BellmanEquation）更新Q值，其更新公式為：Q(s_t,a_t)\leftarrowQ(s_t,a_t)+\alpha(R_{t+1}+\gamma\max_{a_{t+1}}Q(s_{t+1},a_{t+1})-Q(s_t,a_t))其中，\alpha是學(xué)習(xí)率，控制每次更新的步長，取值范圍通常在(0,1]之間，\alpha越大，算法對(duì)新信息的學(xué)習(xí)速度越快，但也可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)過程不穩(wěn)定；\alpha越小，算法學(xué)習(xí)速度較慢，但能使學(xué)習(xí)過程更加穩(wěn)定。\gamma是折扣因子，如前文所述，用于權(quán)衡未來獎(jiǎng)勵(lì)的影響。在Q學(xué)習(xí)中，智能體在選擇動(dòng)作時(shí)，通常采用\epsilon-貪婪策略，即以\epsilon的概率隨機(jī)選擇動(dòng)作，進(jìn)行探索，以發(fā)現(xiàn)新的最優(yōu)策略；以1-\epsilon的概率選擇當(dāng)前Q值最大的動(dòng)作，進(jìn)行利用，充分利用已有的經(jīng)驗(yàn)。在訓(xùn)練初期，\epsilon可設(shè)置較大的值，以鼓勵(lì)智能體積極探索環(huán)境；隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，\epsilon逐漸減小，使智能體更多地利用已學(xué)習(xí)到的最優(yōu)策略。Sarsa（State-Action-Reward-State-Action）是一種基于策略的在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，與Q學(xué)習(xí)不同，Sarsa在更新Q值時(shí)使用的是實(shí)際執(zhí)行的動(dòng)作。其更新公式為：Q(s_t,a_t)\leftarrowQ(s_t,a_t)+\alpha(R_{t+1}+\gammaQ(s_{t+1},a_{t+1})-Q(s_t,a_t))其中，a_{t+1}是在新狀態(tài)s_{t+1}下實(shí)際采取的動(dòng)作。Sarsa同樣采用\epsilon-貪婪策略選擇動(dòng)作，但由于其使用實(shí)際執(zhí)行的動(dòng)作進(jìn)行Q值更新，所以它更注重策略的穩(wěn)定性，對(duì)當(dāng)前策略的依賴程度較高。以WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度為例，假設(shè)智能體為傳感器節(jié)點(diǎn)，狀態(tài)為節(jié)點(diǎn)的剩余能量、信道質(zhì)量和數(shù)據(jù)隊(duì)列長度。動(dòng)作空間包括選擇不同的傳輸速率、選擇不同的下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。獎(jiǎng)賞函數(shù)可設(shè)計(jì)為：若數(shù)據(jù)成功在規(guī)定時(shí)間內(nèi)傳輸且能量消耗較低，給予正獎(jiǎng)勵(lì)；若數(shù)據(jù)傳輸超時(shí)或丟包，給予負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)；若能量消耗過大，也給予負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)。在Q學(xué)習(xí)中，節(jié)點(diǎn)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)在Q表中查找各個(gè)動(dòng)作對(duì)應(yīng)的Q值，按照\epsilon-貪婪策略選擇動(dòng)作進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，然后根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)和新狀態(tài)下的最大Q值來更新Q表。在Sarsa算法中，節(jié)點(diǎn)同樣根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和\epsilon-貪婪策略選擇動(dòng)作進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在新狀態(tài)下再次根據(jù)\epsilon-貪婪策略選擇下一個(gè)動(dòng)作，然后根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)和新狀態(tài)下選擇的動(dòng)作對(duì)應(yīng)的Q值來更新Q表。Q學(xué)習(xí)和Sarsa算法各有優(yōu)缺點(diǎn)。Q學(xué)習(xí)具有較強(qiáng)的探索性，能夠更快地發(fā)現(xiàn)潛在的最優(yōu)策略，但由于其在更新Q值時(shí)使用的是下一狀態(tài)的最大Q值，可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)當(dāng)前策略的估計(jì)過于樂觀，從而使學(xué)習(xí)過程不夠穩(wěn)定。Sarsa算法更注重策略的穩(wěn)定性，因?yàn)樗褂脤?shí)際執(zhí)行的動(dòng)作進(jìn)行Q值更新，對(duì)當(dāng)前策略的依賴程度較高，但在探索新策略方面相對(duì)較弱。2.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中的適用性分析無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSNs）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度問題具有一系列獨(dú)特的特性，這些特性使得傳統(tǒng)的調(diào)度算法在應(yīng)對(duì)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)以其自身的優(yōu)勢(shì)，展現(xiàn)出解決該問題的可行性和潛力。WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度問題的首要特性是動(dòng)態(tài)性。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)會(huì)隨著時(shí)間不斷變化，例如節(jié)點(diǎn)的剩余能量會(huì)因數(shù)據(jù)傳輸、處理等操作逐漸減少，信道質(zhì)量會(huì)受到環(huán)境干擾、多徑效應(yīng)等因素影響而波動(dòng)，數(shù)據(jù)隊(duì)列長度也會(huì)隨著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和傳輸不斷改變。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)環(huán)境中的電磁干擾增強(qiáng)時(shí)，信道質(zhì)量會(huì)急劇下降，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或丟包；而隨著監(jiān)測(cè)任務(wù)的持續(xù)進(jìn)行，傳感器節(jié)點(diǎn)不斷采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)隊(duì)列長度會(huì)逐漸增加。這種動(dòng)態(tài)變化要求調(diào)度算法能夠?qū)崟r(shí)感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的改變，并及時(shí)調(diào)整傳輸策略，以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性和可靠性。其次是不確定性。WSNs的通信環(huán)境復(fù)雜多變，存在諸多不確定性因素。無線信道的噪聲干擾是隨機(jī)的，可能在某一時(shí)刻突然增強(qiáng)，影響數(shù)據(jù)傳輸；節(jié)點(diǎn)的故障發(fā)生也具有隨機(jī)性，可能由于電池耗盡、硬件故障等原因?qū)е鹿?jié)點(diǎn)突然失效，從而改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在一個(gè)大規(guī)模的WSNs中，可能會(huì)有多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)出現(xiàn)故障，或者在不同時(shí)間段內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)故障，這使得網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。此外，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和到達(dá)時(shí)間也具有不確定性，不同傳感器節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身監(jiān)測(cè)任務(wù)的特點(diǎn)，會(huì)在不同時(shí)刻產(chǎn)生數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)的傳輸需求也不盡相同。這些不確定性增加了數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度的難度，傳統(tǒng)算法往往難以應(yīng)對(duì)。再者，多目標(biāo)優(yōu)化也是該問題的重要特性。在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中，需要同時(shí)考慮多個(gè)相互沖突的目標(biāo)。一方面，要確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性，即盡可能減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，使數(shù)據(jù)能夠及時(shí)到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)，滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求。在火災(zāi)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中，一旦檢測(cè)到火災(zāi)發(fā)生，相關(guān)數(shù)據(jù)必須在最短時(shí)間內(nèi)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，以便及時(shí)采取滅火措施。另一方面，要保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕档蛠G包率，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤地傳輸。在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)若出現(xiàn)丟失或錯(cuò)誤，可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)事故。同時(shí)，還需考慮能量消耗問題，由于傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限，需要優(yōu)化傳輸策略，減少能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。這些多目標(biāo)之間相互制約，例如，為了提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性，可能需要增加傳輸功率或選擇更短的傳輸路徑，但這往往會(huì)導(dǎo)致能量消耗增加；而若過于關(guān)注能量消耗，采用低功率傳輸或較長的傳輸路徑，又可能會(huì)增加數(shù)據(jù)傳輸延遲，影響時(shí)效性。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在解決WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度問題方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。其自學(xué)習(xí)能力是一大亮點(diǎn)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體能夠在與環(huán)境（即WSNs）的交互過程中，不斷積累經(jīng)驗(yàn)，通過對(duì)自身動(dòng)作選擇和環(huán)境反饋獎(jiǎng)勵(lì)的學(xué)習(xí)，逐漸找到最優(yōu)的傳輸策略。在初始階段，智能體對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不了解，會(huì)隨機(jī)選擇動(dòng)作，但隨著交互次數(shù)的增加，它會(huì)根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)不斷調(diào)整策略，使得在不同的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下都能做出更合理的動(dòng)作選擇。這種自學(xué)習(xí)能力使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法無需預(yù)先知道網(wǎng)絡(luò)的全部信息和復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，就能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。自適應(yīng)能力也是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的突出優(yōu)勢(shì)。智能體可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)的變化，實(shí)時(shí)調(diào)整傳輸策略。當(dāng)檢測(cè)到某個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量較低時(shí)，智能體可以調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸路徑，避免該節(jié)點(diǎn)承擔(dān)過多的傳輸任務(wù)，從而延長其使用壽命；當(dāng)發(fā)現(xiàn)某條信道的質(zhì)量變差時(shí)，智能體能夠及時(shí)切換到其他質(zhì)量較好的信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。這種自適應(yīng)能力使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠在復(fù)雜多變的WSNs環(huán)境中，始終保持較好的性能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)還能夠有效處理復(fù)雜的約束條件。在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中，存在著如節(jié)點(diǎn)能量限制、信道帶寬限制、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)先級(jí)等多種約束條件。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和動(dòng)作空間，將這些約束條件融入到學(xué)習(xí)過程中。在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中，可以設(shè)置當(dāng)節(jié)點(diǎn)能量消耗超過一定閾值時(shí)給予負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)，引導(dǎo)智能體減少能量消耗；對(duì)于高優(yōu)先級(jí)的數(shù)據(jù)，給予更高的獎(jiǎng)勵(lì)，促使智能體優(yōu)先傳輸這些數(shù)據(jù)。通過這種方式，強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠在滿足各種約束條件的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度的優(yōu)化。從實(shí)際應(yīng)用案例來看，已有研究將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度，并取得了良好的效果。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)7]將深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）應(yīng)用于WSNs的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中。通過將網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)（如節(jié)點(diǎn)剩余能量、信道質(zhì)量、數(shù)據(jù)隊(duì)列長度等）作為狀態(tài)空間，將數(shù)據(jù)傳輸路徑選擇、傳輸功率調(diào)整等作為動(dòng)作空間，設(shè)計(jì)了合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，使智能體能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的傳輸策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的調(diào)度算法相比，基于DQN的算法在數(shù)據(jù)傳輸延遲和丟包率方面都有顯著降低，同時(shí)有效延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在該案例中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法充分發(fā)揮了其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，不斷調(diào)整傳輸策略，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院涂煽啃?。綜上所述，WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度問題的動(dòng)態(tài)性、不確定性和多目標(biāo)優(yōu)化等特性，使得傳統(tǒng)算法難以滿足需求。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)以及處理復(fù)雜約束條件的能力，使其在解決該問題上具有明顯的優(yōu)勢(shì)和可行性，為實(shí)現(xiàn)高效的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度提供了新的有效途徑。三、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法設(shè)計(jì)3.1系統(tǒng)模型構(gòu)建為了深入研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法，首先需要構(gòu)建精確合理的系統(tǒng)模型，以便準(zhǔn)確描述和分析WSNs中的數(shù)據(jù)傳輸過程。本研究將從數(shù)據(jù)流模型、網(wǎng)絡(luò)模型和馬爾可夫過程模型三個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)模型的構(gòu)建。3.1.1數(shù)據(jù)流模型在WSNs中，傳感器節(jié)點(diǎn)源源不斷地采集各類數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)形成了具有特定特征的數(shù)據(jù)流。假設(shè)WSNs中有N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)i按照一定的時(shí)間間隔\Deltat_i生成數(shù)據(jù)，其生成的數(shù)據(jù)速率為\lambda_i。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的數(shù)據(jù)，通常會(huì)為其分配一個(gè)截止時(shí)間d_i，要求數(shù)據(jù)必須在該截止時(shí)間之前傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)，否則數(shù)據(jù)將失去時(shí)效性。在環(huán)境監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中，節(jié)點(diǎn)可能需要每隔10秒采集一次溫度、濕度等數(shù)據(jù)，對(duì)于一些突發(fā)的環(huán)境變化數(shù)據(jù)，如火災(zāi)發(fā)生時(shí)的煙霧濃度數(shù)據(jù)，可能要求在1秒內(nèi)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，即截止時(shí)間為1秒。定義節(jié)點(diǎn)i在時(shí)刻t生成的數(shù)據(jù)量為x_i(t)，則有x_i(t)=\lambda_i\Deltat_i。同時(shí)，為了表示數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求，引入一個(gè)二元變量r_i(t)，若數(shù)據(jù)在截止時(shí)間d_i內(nèi)傳輸成功，r_i(t)=1；否則，r_i(t)=0。此外，考慮到數(shù)據(jù)的重要性程度不同，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)i的數(shù)據(jù)分配一個(gè)權(quán)重w_i，權(quán)重越大表示數(shù)據(jù)越重要。在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，設(shè)備關(guān)鍵部件的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)權(quán)重通常較大，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)對(duì)于保障生產(chǎn)安全和穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要；而一些輔助設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)權(quán)重相對(duì)較小。3.1.2網(wǎng)絡(luò)模型WSNs的網(wǎng)絡(luò)模型主要描述網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)之間的通信關(guān)系以及信道特性等。假設(shè)WSNs采用自組織的網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)之間通過無線信道進(jìn)行通信。對(duì)于任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)i和j，若它們之間的距離在通信半徑R之內(nèi)，則它們可以直接通信，定義通信鏈路(i,j)的信道質(zhì)量為q_{ij}，q_{ij}可以用信號(hào)強(qiáng)度、信噪比等指標(biāo)來衡量，取值范圍為[0,1]，q_{ij}越接近1，表示信道質(zhì)量越好，數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃栽礁撸环粗?，q_{ij}越接近0，表示信道質(zhì)量越差，數(shù)據(jù)傳輸越容易出現(xiàn)錯(cuò)誤或丟包。同時(shí)，考慮到節(jié)點(diǎn)的能量限制，定義節(jié)點(diǎn)i的剩余能量為E_i(t)，初始能量為E_{i0}。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，節(jié)點(diǎn)發(fā)送和接收數(shù)據(jù)都會(huì)消耗能量，假設(shè)節(jié)點(diǎn)i向節(jié)點(diǎn)j發(fā)送單位數(shù)據(jù)量消耗的能量為e_{ij}^t，接收單位數(shù)據(jù)量消耗的能量為e_{ij}^r。在實(shí)際的WSNs中，由于環(huán)境干擾、多徑效應(yīng)等因素的影響，信道質(zhì)量會(huì)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化。在一個(gè)存在大量電磁干擾的工業(yè)環(huán)境中，信道質(zhì)量可能會(huì)在短時(shí)間內(nèi)急劇下降，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸失敗。因此，信道質(zhì)量q_{ij}是一個(gè)關(guān)于時(shí)間t的函數(shù)，即q_{ij}(t)。此外，網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸還會(huì)受到其他因素的影響，如節(jié)點(diǎn)的緩存容量限制。假設(shè)節(jié)點(diǎn)i的緩存容量為C_i，當(dāng)節(jié)點(diǎn)的緩存已滿時(shí)，新生成的數(shù)據(jù)可能會(huì)被丟棄，這將影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾院涂煽啃浴?.1.3馬爾可夫過程模型將WSNs的數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度問題建模為一個(gè)馬爾可夫決策過程（MDP），以便利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行求解。在MDP中，定義狀態(tài)、動(dòng)作、轉(zhuǎn)移概率和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)如下：狀態(tài)：狀態(tài)s_t表示W(wǎng)SNs在時(shí)刻t的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，它包含了節(jié)點(diǎn)的剩余能量、信道質(zhì)量、數(shù)據(jù)隊(duì)列長度等信息。具體來說，s_t=\{E_1(t),E_2(t),\cdots,E_N(t),q_{12}(t),q_{13}(t),\cdots,q_{N-1,N}(t),l_1(t),l_2(t),\cdots,l_N(t)\}，其中l(wèi)_i(t)表示節(jié)點(diǎn)i在時(shí)刻t的數(shù)據(jù)隊(duì)列長度。通過全面描述這些信息，狀態(tài)s_t能夠準(zhǔn)確反映網(wǎng)絡(luò)在某一時(shí)刻的運(yùn)行狀況，為智能體的決策提供依據(jù)。動(dòng)作：動(dòng)作a_t表示智能體在時(shí)刻t采取的調(diào)度決策，它可以是選擇某個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸、選擇某條信道進(jìn)行通信、調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾实?。例如，a_t=(i,j,v)表示在時(shí)刻t選擇節(jié)點(diǎn)i將數(shù)據(jù)傳輸給節(jié)點(diǎn)j，傳輸速率為v。動(dòng)作的選擇直接影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)男Ч途W(wǎng)絡(luò)資源的利用效率。轉(zhuǎn)移概率：轉(zhuǎn)移概率P(s_{t+1}|s_t,a_t)表示在時(shí)刻t處于狀態(tài)s_t，執(zhí)行動(dòng)作a_t后，在時(shí)刻t+1轉(zhuǎn)移到狀態(tài)s_{t+1}的概率。由于WSNs的環(huán)境具有不確定性，如無線信道的噪聲干擾、節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)失效等，狀態(tài)轉(zhuǎn)移具有一定的概率性。在某一時(shí)刻，由于信道受到突發(fā)干擾，即使選擇了相同的節(jié)點(diǎn)和信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，下一個(gè)時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)也可能因?yàn)楦蓴_的程度不同而不同，從而導(dǎo)致狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的存在。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R(s_t,a_t,s_{t+1})用于評(píng)估智能體在狀態(tài)s_t執(zhí)行動(dòng)作a_t轉(zhuǎn)移到狀態(tài)s_{t+1}時(shí)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)。在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)應(yīng)綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、可靠性和能量消耗等因素?？梢远x為：R(s_t,a_t,s_{t+1})=w_1r_{success}(s_t,a_t,s_{t+1})+w_2(1-\frac{\sum_{i=1}^{N}E_i(t+1)}{\sum_{i=1}^{N}E_i(t)})-w_3\frac{\sum_{i=1}^{N}l_i(t+1)}{\sum_{i=1}^{N}l_i(t)}其中，r_{success}(s_t,a_t,s_{t+1})表示在狀態(tài)s_t執(zhí)行動(dòng)作a_t后數(shù)據(jù)傳輸成功的標(biāo)志，若數(shù)據(jù)成功傳輸，r_{success}(s_t,a_t,s_{t+1})=1，否則為0；w_1、w_2和w_3是權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整不同因素在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中的重要程度，且w_1+w_2+w_3=1。通過合理設(shè)置這些權(quán)重系數(shù)，可以根據(jù)實(shí)際需求平衡數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、能量消耗和數(shù)據(jù)隊(duì)列長度等因素。通過構(gòu)建上述數(shù)據(jù)流模型、網(wǎng)絡(luò)模型和馬爾可夫過程模型，為基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法的設(shè)計(jì)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)框架，使得能夠在這個(gè)框架下準(zhǔn)確地描述和分析數(shù)據(jù)傳輸過程，進(jìn)而設(shè)計(jì)出高效的調(diào)度算法。3.2基于Q學(xué)習(xí)的調(diào)度算法設(shè)計(jì)（RS-QL算法）在明確系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，本研究提出基于Q學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法（Real-timeScheduling-Qlearning，RS-QL算法），旨在充分利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)WSNs中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高效傳輸調(diào)度。3.2.1狀態(tài)空間定義狀態(tài)空間S全面反映了WSNs在某一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，它由多個(gè)關(guān)鍵因素構(gòu)成。如前所述，狀態(tài)s_t包含節(jié)點(diǎn)的剩余能量、信道質(zhì)量、數(shù)據(jù)隊(duì)列長度等信息，具體表示為s_t=\{E_1(t),E_2(t),\cdots,E_N(t),q_{12}(t),q_{13}(t),\cdots,q_{N-1,N}(t),l_1(t),l_2(t),\cdots,l_N(t)\}。節(jié)點(diǎn)剩余能量是影響網(wǎng)絡(luò)性能和生命周期的重要因素。若節(jié)點(diǎn)剩余能量過低，可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)過早失效，影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性。當(dāng)節(jié)點(diǎn)剩余能量低于某個(gè)閾值時(shí)，該節(jié)點(diǎn)在后續(xù)的數(shù)據(jù)傳輸中應(yīng)盡量減少承擔(dān)的數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)，以延長其使用壽命，確保網(wǎng)絡(luò)的整體穩(wěn)定性。信道質(zhì)量直接關(guān)系到數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴Ａ己玫男诺蕾|(zhì)量能保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、快速地傳輸，而較差的信道質(zhì)量則容易引發(fā)數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或丟包。在實(shí)際的WSNs運(yùn)行中，信道質(zhì)量會(huì)受到多種因素的影響，如環(huán)境中的電磁干擾、多徑效應(yīng)以及節(jié)點(diǎn)間的距離變化等。當(dāng)監(jiān)測(cè)到某條信道的信號(hào)強(qiáng)度減弱或信噪比降低時(shí)，說明該信道質(zhì)量變差，需要及時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸策略，如選擇其他質(zhì)量較好的信道進(jìn)行傳輸，或采用更可靠的編碼方式來提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目垢蓴_能力。數(shù)據(jù)隊(duì)列長度反映了節(jié)點(diǎn)緩存中待傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)量。較長的數(shù)據(jù)隊(duì)列可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲增加，甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況。在數(shù)據(jù)生成速率較高或傳輸鏈路出現(xiàn)擁塞時(shí)，節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)隊(duì)列長度會(huì)迅速增加。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)隊(duì)列長度接近或達(dá)到緩存容量上限時(shí)，需要優(yōu)先處理這些數(shù)據(jù)，合理調(diào)整傳輸順序和速率，以避免數(shù)據(jù)丟失，確保數(shù)據(jù)的及時(shí)傳輸。3.2.2動(dòng)作空間定義動(dòng)作空間A涵蓋了智能體在每個(gè)狀態(tài)下可以采取的所有可能動(dòng)作。在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中，動(dòng)作主要包括選擇數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓?jié)點(diǎn)、選擇傳輸路徑和調(diào)整傳輸功率等。用a_t=(i,j,p)表示在時(shí)刻t選擇節(jié)點(diǎn)i將數(shù)據(jù)傳輸給節(jié)點(diǎn)j，傳輸功率為p。選擇合適的數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點(diǎn)至關(guān)重要，需要綜合考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量、信道質(zhì)量以及節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況等因素。選擇剩余能量充足的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，可避免因節(jié)點(diǎn)能量耗盡而導(dǎo)致的傳輸中斷；選擇與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間信道質(zhì)量好的節(jié)點(diǎn)，能提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院托?。若有多個(gè)節(jié)點(diǎn)可供選擇，且節(jié)點(diǎn)m的剩余能量較高，與接收節(jié)點(diǎn)之間的信道質(zhì)量也較好，同時(shí)其當(dāng)前負(fù)載較低，那么選擇節(jié)點(diǎn)m進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸更有可能實(shí)現(xiàn)高效、可靠的數(shù)據(jù)傳輸。傳輸路徑的選擇直接影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和可靠性。不同的傳輸路徑可能具有不同的跳數(shù)、信道質(zhì)量和節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況。在選擇傳輸路徑時(shí)，應(yīng)盡量選擇跳數(shù)較少、信道質(zhì)量穩(wěn)定且節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡的路徑。一條路徑雖然跳數(shù)較少，但其中某些節(jié)點(diǎn)的負(fù)載過重，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲增加；而另一條路徑雖然跳數(shù)稍多，但各節(jié)點(diǎn)負(fù)載較為均衡，信道質(zhì)量也相對(duì)穩(wěn)定，此時(shí)選擇后者可能更有利于數(shù)據(jù)的快速、可靠傳輸。傳輸功率的調(diào)整則涉及到能量消耗和傳輸距離、可靠性之間的平衡。增加傳輸功率可以擴(kuò)大傳輸范圍，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，但同時(shí)也會(huì)消耗更多的能量；降低傳輸功率雖然能減少能量消耗，但可能會(huì)縮短傳輸距離，增加數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤的概率。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)節(jié)點(diǎn)的剩余能量、與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離以及信道質(zhì)量等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸功率。當(dāng)節(jié)點(diǎn)剩余能量充足，且與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離較遠(yuǎn)時(shí)，可以適當(dāng)提高傳輸功率，以確保數(shù)據(jù)能夠順利傳輸；當(dāng)節(jié)點(diǎn)剩余能量較低，且與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離較近、信道質(zhì)量較好時(shí)，可以降低傳輸功率，以節(jié)省能量。3.2.3獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R(s_t,a_t,s_{t+1})是衡量智能體在狀態(tài)s_t執(zhí)行動(dòng)作a_t轉(zhuǎn)移到狀態(tài)s_{t+1}時(shí)所獲得獎(jiǎng)勵(lì)的關(guān)鍵。在WSNs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度中，為了綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、可靠性和能量消耗等因素，將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)為：R(s_t,a_t,s_{t+1})=w_1r_{success}(s_t,a_t,s_{t+1})+w_2(1-\frac{\sum_{i=1}^{N}E_i(t+1)}{\sum_{i=1}^{N}E_i(t)})-w_3\frac{\sum_{i=1}^{N}l_i(t+1)}{\sum_{i=1}^{N}l_i(t)}其中，r_{success}(s_t,a_t,s_{t+1})是數(shù)據(jù)傳輸成功的標(biāo)志，若數(shù)據(jù)成功傳輸，r_{success}(s_t,a_t,s_{t+1})=1，否則為0。這一項(xiàng)直接反映了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，確保智能體優(yōu)先追求數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確傳輸。w_1、w_2和w_3是權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整不同因素在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中的重要程度，且w_1+w_2+w_3=1。通過合理設(shè)置這些權(quán)重系數(shù)，可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求靈活平衡數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)效性、能量消耗和數(shù)據(jù)隊(duì)列長度等因素。在對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性要求極高的應(yīng)用場(chǎng)景中，如火災(zāi)監(jiān)測(cè)，可適當(dāng)增大w_1的值，使智能體更注重?cái)?shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β屎图皶r(shí)性；在能量受限較為嚴(yán)重的場(chǎng)景中，如野外長期監(jiān)測(cè)，可增大w_2的值，引導(dǎo)智能體優(yōu)先考慮能量消耗，以延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。1-\frac{\sum_{i=1}^{N}E_i(t+1)}{\sum_{i=1}^{N}E_i(t)}表示本次動(dòng)作執(zhí)行后網(wǎng)絡(luò)能量消耗的相對(duì)變化。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)能量消耗較小時(shí)，該項(xiàng)的值較大，獎(jiǎng)勵(lì)也相應(yīng)較高，鼓勵(lì)智能體采取節(jié)能的傳輸策略。若在一次數(shù)據(jù)傳輸中，通過合理選擇傳輸路徑和功率，使得網(wǎng)絡(luò)整體能量消耗較少，那么智能體將獲得較高的獎(jiǎng)勵(lì)，從而促使其在后續(xù)決策中繼續(xù)采用類似的節(jié)能策略。\frac{\sum_{i=1}^{N}l_i(t+1)}{\sum_{i=1}^{N}l_i(t)}表示數(shù)據(jù)隊(duì)列長度的相對(duì)變化。當(dāng)數(shù)據(jù)隊(duì)列長度減少時(shí)，該項(xiàng)的值較小，獎(jiǎng)勵(lì)較高，激勵(lì)智能體采取有效措施減少數(shù)據(jù)隊(duì)列長度，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲。當(dāng)智能體通過合理調(diào)度，成功縮短了節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)隊(duì)列長度，減少了數(shù)據(jù)積壓，將獲得較高的獎(jiǎng)勵(lì)，以引導(dǎo)其在未來的調(diào)度中繼續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸順序和速率，保持?jǐn)?shù)據(jù)隊(duì)列的合理長度。3.2.4ε-貪心策略在選擇動(dòng)作時(shí)，采用\epsilon-貪心策略來平衡探索與利用。該策略以\epsilon的概率隨機(jī)選擇動(dòng)作，以發(fā)現(xiàn)新的最優(yōu)策略，進(jìn)行探索；以1-\epsilon的概率選擇當(dāng)前Q值最大的動(dòng)作，充分利用已有的經(jīng)驗(yàn)。在訓(xùn)練初期，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)復(fù)雜且未知信息較多，為了快速探索網(wǎng)絡(luò)的各種可能性，\epsilon可設(shè)置較大的值，使智能體有更多機(jī)會(huì)嘗試不同的動(dòng)作，從而發(fā)現(xiàn)潛在的更優(yōu)傳輸策略。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，智能體逐漸積累了一定的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)有了更深入的了解，此時(shí)可逐漸減小\epsilon的值，使智能體更多地依賴已學(xué)習(xí)到的最優(yōu)策略，提高決策的穩(wěn)定性和效率。例如，在初始階段，\epsilon設(shè)置為0.8，智能體有80%的概率隨機(jī)選擇動(dòng)作，在網(wǎng)絡(luò)中嘗試不同的傳輸節(jié)點(diǎn)、路徑和功率組合，以探索新的、可能更優(yōu)的傳輸方式；當(dāng)訓(xùn)練進(jìn)行到一定階段后，\epsilon減小為0.2，智能體僅有20%的概率隨機(jī)選擇動(dòng)作，而80%的概率選擇當(dāng)前Q值最大的動(dòng)作，即利用已有的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策。3.2.5算法偽代碼基于上述設(shè)計(jì)，RS-QL算法的偽代碼如下：#初始化Q表，Q(s,a)表示狀態(tài)s下執(zhí)行動(dòng)作a的Q值Q={}forsinS:forainA:Q[(s,a)]=0#初始化參數(shù)α=0.1#學(xué)習(xí)率γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1Q={}forsinS:forainA:Q[(s,a)]=0#初始化參數(shù)α=0.1#學(xué)習(xí)率γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1forsinS:forainA:Q[(s,a)]=0#初始化參數(shù)α=0.1#學(xué)習(xí)率γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1forainA:Q[(s,a)]=0#初始化參數(shù)α=0.1#學(xué)習(xí)率γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1Q[(s,a)]=0#初始化參數(shù)α=0.1#學(xué)習(xí)率γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1#初始化參數(shù)α=0.1#學(xué)習(xí)率γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1α=0.1#學(xué)習(xí)率γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1γ=0.9#折扣因子ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1ε=0.8#初始探索概率max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1max_episodes=1000#最大訓(xùn)練輪數(shù)forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1forepisodeinrange(max_episodes):#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1#初始化狀態(tài)s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1s=get_initial_state()whilenotis_terminal_state(s):#根據(jù)ε-貪心策略選擇動(dòng)作ifrandom.random()<ε:a=random.choice(A)#隨機(jī)選擇動(dòng)作else:a=argmax([Q[(s,a)]forainA])#選擇Q值最大的動(dòng)作#執(zhí)行動(dòng)作a，得到下一個(gè)狀態(tài)s'和獎(jiǎng)勵(lì)rs_prime,r=execute_action(s,a)#更新Q值Q[(s,a)]=Q[(s,a)]+α*(r+γ*max([Q[(s_prime,a_prime)]fora_primeinA])-Q[(s,a)])s=s_prime#更新狀態(tài)#每訓(xùn)練一定輪數(shù)，減小探索概率εifepisode%100==0andε>0.1:ε-=0.1whilenotis_termina