वायरलेस रिचार्जेबल सेंसर नेटवर्क के लिए विषम मोबाइल चार्जरों के माध्यम से सहयोगात्मक चार्जिंग अनुकूलन

विषय सूची

• 1. परिचय
• 2. कार्यप्रणाली
  • 2.1 विषम चार्जर आर्किटेक्चर
  • 2.2 समस्या निरूपण
  • 2.3 आईएचएटीआरपीओ एल्गोरिदम
• 3. तकनीकी कार्यान्वयन
  • 3.1 गणितीय ढांचा
  • 3.2 एल्गोरिदम विवरण
• 4. प्रायोगिक परिणाम
  • 4.1 प्रदर्शन मापदंड
  • 4.2 तुलनात्मक विश्लेषण
• 5. कोड कार्यान्वयन
• 6. भविष्य के अनुप्रयोग
• 7. संदर्भ

1. परिचय

वायरलेस रिचार्जेबल सेंसर नेटवर्क (डब्ल्यूआरएसएन) एक परिवर्तनकारी प्रतिमान का प्रतिनिधित्व करते हैं जो वायरलेस पावर ट्रांसफर (डब्ल्यूपीटी) प्रौद्योगिकी को पारंपरिक संवेदन क्षमताओं के साथ एकीकृत करता है, जो सैद्धांतिक रूप से आईओटी अनुप्रयोगों के लिए असीमित परिचालन आयु सक्षम करता है। पारंपरिक डब्ल्यूएसएन लगातार ऊर्जा सीमाओं का सामना करते हैं जो नेटवर्क आयु और परिचालन स्थिरता को गंभीर रूप से सीमित करती हैं।

2. कार्यप्रणाली

2.1 विषम चार्जर आर्किटेक्चर

प्रस्तावित आर्किटेक्चर स्वचालित एरियल वाहनों (एएवी) और ग्राउंड स्मार्ट वाहनों (एसवी) को जटिल इलाके के परिदृश्यों में उनके पूरक लाभों का दोहन करने के लिए जोड़ता है। एएवी श्रेष्ठ गतिशीलता और तैनाती प्रदान करते हैं, जबकि एसवी विस्तारित सहनशीलता और उच्च शक्ति क्षमता प्रदान करते हैं।

2.2 समस्या निरूपण

बहु-उद्देश्य अनुकूलन समस्या संबोधित करती है:

• विषम चार्जर लाभों का गतिशील संतुलन
• चार्जिंग दक्षता बनाम गतिशीलता ऊर्जा खपत के बीच समायोजन
• समय-परिवर्तनीय नेटवर्क स्थितियों के तहत वास्तविक-समय अनुकूली समन्वय

2.3 आईएचएटीआरपीओ एल्गोरिदम

सुधारित हेटेरोजीनियस एजेंट ट्रस्ट रीजन पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (आईएचएटीआरपीओ) एल्गोरिदम जटिल पर्यावरणीय स्थिति प्रसंस्करण के लिए सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म को एकीकृत करता है और निरंतर क्रिया स्थानों में निष्पक्ष ग्रेडिएंट गणना के लिए बीटा सैंपलिंग रणनीति को नियोजित करता है।

3. तकनीकी कार्यान्वयन

3.1 गणितीय ढांचा

अनुकूलन समस्या को नेटवर्क उपयोगिता फ़ंक्शन को अधिकतम करने के रूप में तैयार किया गया है:

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

जहाँ $E_i^{charged}$ सेंसर नोड i को वितरित ऊर्जा का प्रतिनिधित्व करता है, $C_j^{mobility}$ चार्जर j की गतिशीलता लागत को दर्शाता है, और $\lambda$ समायोजन पैरामीटर है।

3.2 एल्गोरिदम विवरण

आईएचएटीआरपीओ ट्रस्ट रीजन पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन फ्रेमवर्क का विस्तार करता है:

• जटिल स्थिति प्रस्तुतियों के प्रसंस्करण के लिए सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म
• निरंतर क्रिया स्थानों के लिए बीटा वितरण सैंपलिंग
• विकेंद्रीकृत निष्पादन के साथ केंद्रीकृत प्रशिक्षण के माध्यम से विषम एजेंट समन्वय

4. प्रायोगिक परिणाम

4.1 प्रदर्शन मापदंड

4.2 तुलनात्मक विश्लेषण

प्रस्तावित आईएचएटीआरपीओ एल्गोरिदम चार्जिंग दक्षता, ऊर्जा खपत और नेटवर्क कवरेज सहित कई मापदंडों में डीक्यूएन, पीपीओ और मूल एचएटीआरपीओ सहित अत्याधुनिक आधारभूत एल्गोरिदम से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

5. कोड कार्यान्वयन

आईएचएटीआरपीओ एल्गोरिदम के लिए स्यूडोकोड:

नीति पैरामीटर θ, मान फ़ंक्शन पैरामीटर φ प्रारंभ करें
पुनरावृत्ति=1,2,... के लिए करें
    नीति π_θ का उपयोग करके प्रक्षेपवक्र सेट D एकत्र करें
    जीएई का उपयोग करके लाभ अनुमान Â_t की गणना करें
    उद्देश्य को अधिकतम करके नीति अद्यतन करें:
        L(θ) = E[न्यूनतम(r_t(θ)Â_t, क्लिप(r_t(θ), 1-ε, 1+ε)Â_t)]
    V_φ पर प्रतिगमन द्वारा मान फ़ंक्शन अद्यतन करें
    स्थिति प्रसंस्करण के लिए सेल्फ-अटेंशन वज़न अद्यतन करें
अंत के लिए

6. भविष्य के अनुप्रयोग

प्रस्तावित विषम चार्जिंग आर्किटेक्चर के आशाजनक अनुप्रयोग हैं:

• स्मार्ट सिटी अवसंरचना निगरानी
• औद्योगिक आईओटी और स्वचालन प्रणालियाँ
• दूरस्थ क्षेत्रों में पर्यावरण निगरानी
• आपदा प्रतिक्रिया और आपातकालीन नेटवर्क
• कृषि स्वचालन और परिशुद्ध खेती

7. संदर्भ

1. जे. याओ एट अल., "विषम मोबाइल चार्जरों के माध्यम से डब्ल्यूआरएसएन के लिए सहयोगात्मक चार्जिंग अनुकूलन," आईईईई ट्रांजैक्शन्स।
2. डी. नियातो, "वायरलेस चार्जिंग प्रौद्योगिकियाँ: सिद्धांत और अनुप्रयोग," आईईईई कम्युनिकेशन्स सर्वेज़ एंड ट्यूटोरियल्स, 2022।
3. जे. शुलमैन एट अल., "ट्रस्ट रीजन पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन," आईसीएमएल 2015।
4. ए. वासवानी एट अल., "अटेंशन इज़ ऑल यू नीड," न्यूरआईपीएस 2017।
5. एल. ज़िए एट अल., "वायरलेस पावर ट्रांसफर और एनर्जी हार्वेस्टिंग: वर्तमान स्थिति और भविष्य की दिशाएँ," प्रोसीडिंग्स ऑफ़ द आईईईई, 2023।

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