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El enorme aumento de dispositivos inalámbricos heterogéneos que operan en aplicaciones en tiempo real para aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT) presenta nuevos desafíos, incluyendo heterogeneidad, fiabilidad y escalabilidad. Para abordar estos problemas de manera efectiva, se ha introducido una nueva arquitectura que combina redes de sensores inalámbricos definidas por software (SDWSN) con IoT, conocida como SDWSN-IoT. Sin embargo, los dispositivos IoT inalámbricos desplegados en tales sistemas enfrentan limitaciones en el suministro de energía, cambios inesperados en la red y los requisitos de calidad de servicio. Tales desafíos requieren un diseño cuidadoso del protocolo de enrutamiento subyacente, ya que no abordar estos problemas a menudo resulta en redes constantemente desconectadas con un pobre rendimiento de red. En este documento, presentamos un protocolo de enrutamiento multi-objetivo inteligente y energéticamente eficiente basado en el algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo (RL) con Selección Dinámica de Objetivos (DOS-RL). El objetivo principal de aplicar el esquema de enrutamiento DOS-RL propuesto es optimizar el consumo de energía en redes IoT, una preocupación primordial dado las limitadas reservas de energía de los dispositivos IoT inalámbricos y la adaptabilidad a los cambios de red para facilitar una adaptación sin problemas a cambios repentinos en la red, mitigando interrupciones y optimizando el rendimiento general de la red. El algoritmo considera objetivos correlacionados con recompensas informativas para acelerar el proceso de aprendizaje. A través de diversas simulaciones, demostramos una mejor eficiencia energética y una rápida adaptación a cambios inesperados en la red al mejorar la tasa de entrega de paquetes y reducir la latencia de entrega de datos en comparación con protocolos de enrutamiento tradicionales como el Open Shortest Path First (OSPF) y el enrutamiento multi-objetivo Q para Redes Definidas por Software (SDN-Q).
Godfrey et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.