Markov Decision Processes and Reinforcement Learning for Timely UAV-IoT Data Collection Applications

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Berlin, Springer, 2025

3031970101 / 9783031970108

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit 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.

N° de ref. del artículo 9783031970108

Título
Markov Decision Processes and Reinforcement Learning for Timely UAV-IoT Data Collection Applications
Autor
Oluwatosin Ahmed Amodu
Editorial
Springer, Berlin, Springer
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031970101
ISBN 13
9783031970108
Dimensiones
235x155x35 mm

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