Optimisation Collaborative de la Charge pour Réseaux de Capteurs Sans Fil Rechargeables via des Chargeurs Mobiles Hétérogènes

Table des Matières

• 1. Introduction
• 2. Méthodologie
  • 2.1 Architecture de Chargeurs Hétérogènes
  • 2.2 Formulation du Problème
  • 2.3 Algorithme IHATRPO
• 3. Implémentation Technique
  • 3.1 Cadre Mathématique
  • 3.2 Détails de l'Algorithme
• 4. Résultats Expérimentaux
  • 4.1 Métriques de Performance
  • 4.2 Analyse Comparative
• 5. Implémentation du Code
• 6. Applications Futures
• 7. Références

1. Introduction

Les Réseaux de Capteurs Sans Fil Rechargeables (WRSN) représentent un paradigme transformateur qui intègre la technologie de transfert d'énergie sans fil (WPT) avec les capacités de détection conventionnelles, permettant théoriquement une durée de vie opérationnelle illimitée pour les applications IoT. Les réseaux de capteurs sans fil traditionnels font face à des limitations énergétiques persistantes qui contraignent sévèrement la durée de vie du réseau et sa durabilité opérationnelle.

2. Méthodologie

2.1 Architecture de Chargeurs Hétérogènes

L'architecture proposée combine des drones automatisés (AAV) et des véhicules intelligents terrestres (SV) pour exploiter leurs avantages complémentaires dans des scénarios de terrain complexes. Les drones offrent une mobilité supérieure et un déploiement rapide, tandis que les véhicules terrestres proposent une endurance étendue et une capacité de puissance plus élevée.

2.2 Formulation du Problème

Le problème d'optimisation multi-objectif aborde :

• L'équilibre dynamique des avantages des chargeurs hétérogènes
• Les compromis entre l'efficacité de charge et la consommation d'énergie de mobilité
• La coordination adaptative en temps réel sous des conditions de réseau variables

2.3 Algorithme IHATRPO

L'algorithme d'Optimisation de Politique de Région de Confiance pour Agents Hétérogènes Amélioré (IHATRPO) intègre des mécanismes d'auto-attention pour le traitement des états environnementaux complexes et emploie une stratégie d'échantillonnage Beta pour le calcul non biaisé du gradient dans les espaces d'action continus.

3. Implémentation Technique

3.1 Cadre Mathématique

Le problème d'optimisation est formulé comme la maximisation de la fonction d'utilité du réseau :

$U = \sum_{i=1}^{N} \log(1 + E_i^{chargée}) - \lambda \sum_{j=1}^{M} C_j^{mobilité}$

où $E_i^{chargée}$ représente l'énergie délivrée au nœud capteur i, $C_j^{mobilité}$ dénote le coût de mobilité du chargeur j, et $\lambda$ est le paramètre de compromis.

3.2 Détails de l'Algorithme

IHATRPO étend le cadre d'Optimisation de Politique de Région de Confiance avec :

• Des mécanismes d'auto-attention pour traiter les représentations d'état complexes
• Un échantillonnage de distribution Beta pour les espaces d'action continus
• Une coordination d'agents hétérogènes via un entraînement centralisé avec exécution décentralisée

4. Résultats Expérimentaux

4.1 Métriques de Performance

4.2 Analyse Comparative

L'algorithme IHATRPO proposé surpasse significativement les algorithmes de référence de l'état de l'art, incluant DQN, PPO et HATRPO original, sur de multiples métriques incluant l'efficacité de charge, la consommation d'énergie et la couverture du réseau.

5. Implémentation du Code

Pseudocode pour l'algorithme IHATRPO :

Initialiser les paramètres de politique θ, les paramètres de fonction de valeur φ
pour itération=1,2,... faire
    Collecter l'ensemble de trajectoires D en utilisant la politique π_θ
    Calculer les estimations d'avantage Â_t en utilisant GAE
    Mettre à jour la politique en maximisant l'objectif :
        L(θ) = E[min(r_t(θ)Â_t, clip(r_t(θ), 1-ε, 1+ε)Â_t)]
    Mettre à jour la fonction de valeur par régression sur V_φ
    Mettre à jour les poids d'auto-attention pour le traitement d'état
fin pour

6. Applications Futures

L'architecture de charge hétérogène proposée a des applications prometteuses dans :

• La surveillance des infrastructures de ville intelligente
• Les systèmes IoT industriels et d'automatisation
• La surveillance environnementale dans les zones reculées
• Les réseaux d'intervention d'urgence et de gestion de catastrophes
• L'automatisation agricole et l'agriculture de précision

7. Références

1. J. Yao et al., "Collaborative Charging Optimization for WRSNs via Heterogeneous Mobile Chargers," IEEE Transactions.
2. D. Niyato, "Wireless Charging Technologies: Principles and Applications," IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2022.
3. J. Schulman et al., "Trust Region Policy Optimization," ICML 2015.
4. A. Vaswani et al., "Attention Is All You Need," NeurIPS 2017.
5. L. Xie et al., "Wireless Power Transfer and Energy Harvesting: Current Status and Future Directions," Proceedings of the IEEE, 2023.

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