Markov Decision Processes and Reinforcement Learning for Timely UAV-IoT Data Collection Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer, 2025
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers a structured exploration of how Markov Decision Processes (MDPs) and Deep Reinforcement Learning (DRL) can be used to model and optimize UAV-assisted Internet of Things (IoT) networks, with a focus on minimizing the Age of Information (AoI) during data collection. Adopting a tutorial-style approach, it bridges theoretical models and practical algorithms for real-time decision-making in tasks like UAV trajectory planning, sensor transmission scheduling, and energy-efficient data gathering. Applications span precision agriculture, environmental monitoring, smart cities, and emergency response, showcasing the adaptability of DRL in UAV-based IoT systems. Designed as a foundational reference, it is ideal for researchers and engineers aiming to deepen their understanding of adaptive UAV planning across diverse IoT applications. 142 pp. Englisch.
Codice articolo 9783031970108
- Titolo
- Markov Decision Processes and Reinforcement Learning for Timely UAV-IoT Data Collection Applications
- Autore
- Oluwatosin Ahmed Amodu
- Editore
- Springer, Berlin, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031970101
- ISBN 13
- 9783031970108
- Dimensioni
- 235x155x35 mm
This book offers a structured exploration of how Markov Decision Processes (MDPs) and Deep Reinforcement Learning (DRL) can be used to model and optimize UAV-assisted Internet of Things (IoT) networks, with a focus on minimizing the Age of Information (AoI) during data collection. Adopting a tutorial-style approach, it bridges theoretical models and practical algorithms for real-time decision-making in tasks like UAV trajectory planning, sensor transmission scheduling, and energy-efficient data gathering. Applications span precision agriculture, environmental monitoring, smart cities, and emergency response, showcasing the adaptability of DRL in UAV-based IoT systems. Designed as a foundational reference, it is ideal for researchers and engineers aiming to deepen their understanding of adaptive UAV planning across diverse IoT applications.
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Dalla quarta di copertina
This book offers a structured exploration of how Markov Decision Processes (MDPs) and Deep Reinforcement Learning (DRL) can be used to model and optimize UAV-assisted Internet of Things (IoT) networks, with a focus on minimizing the Age of Information (AoI) during data collection. Adopting a tutorial-style approach, it bridges theoretical models and practical algorithms for real-time decision-making in tasks like UAV trajectory planning, sensor transmission scheduling, and energy-efficient data gathering. Applications span precision agriculture, environmental monitoring, smart cities, and emergency response, showcasing the adaptability of DRL in UAV-based IoT systems. Designed as a foundational reference, it is ideal for researchers and engineers aiming to deepen their understanding of adaptive UAV planning across diverse IoT applications.
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