Encoder-Decoder Based Deep Reinforcement Learning for Multi-AUV Assisted Data Collection in UWSNs
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Le résumé fourni par la source
Reliable and timely data collection poses a significant challenge for underwater wireless sensor networks (UWSNs), primarily due to the extremely low data rate of underwater communication and the difficulty in supplying energy to the sensor nodes. In this paper, we explore the use of multiple autonomous underwater vehicles (AUVs) for sequential data collection from sensor nodes distributed over a large area. To facilitate efficient data collection, appropriate cluster heads (CHs) are selected in each region to collect and aggregate data from nearby energy-limited sensor nodes, and then forward the data to the mobile AUVs. Specifically, we investigate how to maximize the value of information (VoI) of the collected data through the joint optimization of CH selection and multi-AUV path planning, while accounting for the energy constraints of sensor nodes. To tackle the formulated VoI maximization problem, we propose a deep reinforcement learning algorithm based on an encoder-decoder architecture. The whole UWSN system is fed into the encoder network, followed by a composite decoder consisting of an AUV selection decoder and a cluster access sequence decoder to generate the cluster access sequence for each AUV. Based on the determined sequences, we further utilize the dynamic programming algorithm to achieve optimal CH selection. Finally, we obtain the sequence of AUVs that access the selected CHs. Simulation results demonstrate that the proposed learning-based approach converges and achieves a higher VoI than existing benchmark algorithms.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Encoder-Decoder Based Deep Reinforcement Learning for Multi-AUV Assisted Data Collection in UWSNs
- Date Crossref
- 01/06/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Huazhong University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wuhan Ship Development & Design Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Sun Yat-sen University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Essex pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Electronic Information and Communications Hubei Key Laboratory of Internet of Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Electronics Information and Communications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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China Ship Development and Design Center pays non établi dans la noticeInstitution
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School of Intelligent Systems Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Electronic Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Huazhong University of Science and Technology, Wuhan Ship Development & Design Institute et Sun Yat-sen University, avec 6 autres affiliations.
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