Q-SMASH：基于 Q-Learning 的人本物联网自适应方法
人工智能
2023-02-06 v1
摘要
随着人本物联网（Human-Centered Internet of Things, HCIoT）应用数量的增长，其服务与设备的自适应成为决策过程中应对环境不确定性的基本需求。HCIoT 的自适应旨在管理动态环境中的运行时变化，并调整物联网对象的功能以在执行期间达成预期目标。SMASH 是一种用于 HCIoT 自适应的语义赋能多智能体系统，可自主使物联网对象适应其环境的不确定性。SMASH 仅依据用户的人文价值处理物联网应用的自适应，而未考虑用户行为。本文提出 Q-SMASH：一种用于人本环境中物联网对象自适应的多智能体强化学习新方法。Q-SMASH 旨在学习用户行为同时尊重人文价值。Q-SMASH 的学习能力使其能适应用户行为变化，并在不同状态与情形下做出更准确决策。
引用
@article{arxiv.2107.05949,
title = {Q-SMASH: Q-Learning-based Self-Adaptation of Human-Centered Internet of Things},
author = {Hamed Rahimi and Iago Felipe Trentin and Fano Ramparany and Olivier Boissier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.05949},
year = {2023}
}
备注
Submitted to wi-iat2021. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2105.14915