Exploiting deep reinforcement learning for coverage maximization and cost minimization in air quality monitoring systems

Air-quality monitoring is highly desired in modern life, where environmental problems have become more serious. Such a task requires continuous surveillance over large urban areas, which is costly both in infrastructure and sensor resources. Hence it gives rise to Vehicular Mobile Networks (VMNs), in which mobile vehicles play the role of sensor devices and constantly monitor the area. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.