بهينه‌سازي مصرف انرژي در شبكه‌هاي حسگر بي‌سيم با بهره‌گيري از الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين

شبكه‌هاي حسگر بي‌سيم از اهميت بسياري در دنياي امروزي برخوردارند، از جمله در حوزه‌هاي اينترنت اشياء (IoT)، نظارت محيطي، پزشكي و صنعت. و ... يكي از چالش‌هاي اساسي در اين شبكه‌ها، بهينه‌سازي مصرف انرژي حسگرها و گره‌هاي مختلف است. بهبود مصرف انرژي مي‌تواند عمر باتري حسگرها را افزايش دهد و به توسعه شبكه‌هاي حسگر بي‌سيم كمك كند. يادگيري ماشين به عنوان يكي از ابزارهاي كليدي در بهينه‌سازي مصرف انرژي در شبكه‌هاي حسگر بي‌سيم به معرفي راهكارهاي نوآورانه اي در اين زمينه منجر شده است. الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين، از جمله الگوريتم‌هاي يادگيري تقويتي، شبكه‌هاي عصبي عميق و الگوريتم‌هاي بهينه‌سازي، به طراحان شبكه اين امكان را مي‌دهند تا مصرف انرژي حسگرها و گره‌ها را مديريت و بهينه‌سازي كنند. در اين مقاله، به معرفي چالش‌هاي مصرف انرژي در شبكه‌هاي حسگر بي‌سيم پرداخته و سپس به بررسي نقش الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين در بهينه‌سازي اين مصرف انرژي پرداخته شده است. الگوريتم‌هاي يادگيري تقويتي، كاهش ابعاد داده، خوشه‌بندي، و بهينه‌سازي از ميان الگوريتم‌هاي استفاده شده در اين زمينه هستند. با بهره‌گيري از اين الگوريتم‌ها، مي‌توان به بهبود مصرف انرژي، افزايش عمر باتري‌ها، و افزايش كارايي شبكه‌هاي حسگر بي‌سيم دست يافت. در نهايت، بهينه‌سازي مصرف انرژي با استفاده از يادگيري ماشين به عنوان يك مسير حياتي در توسعه شبكه‌هاي حسگر بي‌سيم مطرح مي‌شود.