Multi-Task Lifelong Reinforcement Learning for Wireless Sensor Networks

📄 arXiv: 2506.16254v2 📥 PDF

作者: Hossein Mohammadi Firouzjaei, Rafaela Scaciota, Sumudu Samarakoon

分类: eess.SY

发布日期: 2025-06-19 (更新: 2025-06-23)

💡 一句话要点

提出一种多任务终身强化学习方法以优化无线传感器网络

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无线传感器网络 终身强化学习 自适应控制 能量优化 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态环境中难以有效适应，导致能量消耗和队列稳定性问题。
  2. 提出的自适应控制策略结合终身强化学习，通过知识迁移优化数据传输和能量收集。
  3. 实验结果显示，该方法在适应性和能效方面显著优于传统方法，提升幅度明显。

📝 摘要（中文）

在动态和不可预测的环境中，提高无线传感器网络（WSN）的可持续性和效率需要自适应的通信和能量收集策略。本文提出了一种新颖的自适应控制策略，旨在优化数据传输和能量收集，以最小化整体能耗，同时确保队列稳定性和能量存储约束。通过终身强化学习的概念，将环境特定的知识迁移到新条件中，从而实现适应性。与两种基线框架（基于Lyapunov的优化和策略梯度强化学习）进行比较，结果表明该方法能够快速适应环境变化，性能接近最优，速度比强化学习方法快约30%，比Lyapunov方法快约60%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决无线传感器网络在动态环境中能量消耗和队列稳定性的问题。现有方法在面对环境变化时，适应性不足，导致能量利用效率低下。

核心思路：论文提出了一种自适应控制策略，通过终身强化学习实现环境知识的迁移，从而优化数据传输和能量收集策略，以降低整体能耗。

技术框架：整体架构包括环境状态感知模块、数据传输优化模块和能量收集策略模块。通过实时监测环境变化，动态调整传输和收集策略。

关键创新：最重要的创新在于将终身强化学习应用于无线传感器网络的自适应控制中，利用知识迁移实现快速适应，显著提高了性能。

关键设计：在参数设置上，采用了动态调整的学习率和折扣因子，损失函数设计为综合考虑能量消耗和队列稳定性的多目标优化函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在适应性和能效方面表现优异，性能比强化学习方法快约30%，比基于Lyapunov的优化方法快约60%。这些结果验证了知识迁移在动态环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在智能城市、环境监测和工业自动化等领域。通过优化无线传感器网络的能效和稳定性，可以显著提升系统的整体性能和可靠性，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Enhancing the sustainability and efficiency of wireless sensor networks (WSN) in dynamic and unpredictable environments requires adaptive communication and energy harvesting strategies. We propose a novel adaptive control strategy for WSNs that optimizes data transmission and EH to minimize overall energy consumption while ensuring queue stability and energy storing constraints under dynamic environmental conditions. The notion of adaptability therein is achieved by transferring the known environment-specific knowledge to new conditions resorting to the lifelong reinforcement learning concepts. We evaluate our proposed method against two baseline frameworks: Lyapunov-based optimization, and policy-gradient reinforcement learning (RL). Simulation results demonstrate that our approach rapidly adapts to changing environmental conditions by leveraging transferable knowledge, achieving near-optimal performance approximately $30\%$ faster than the RL method and $60\%$ faster than the Lyapunov-based approach. The implementation is available at our GitHub repository for reproducibility purposes [1].