摘要

本文介绍了一种名为HGFF的深度强化学习框架，旨在最大化无线传感器网络（WSN）的寿命。该框架通过结合异构图神经网络与深度强化学习，自动构建移动sink的移动路径。文章详细阐述了WSN中移动sink技术的研究背景和挑战，以及现有基于数学规划或启发式方法的局限性。HGFF框架通过将WSN建模为异构图，利用图神经网络学习节点表示，并结合多头注意力机制，提高了学习模型的表达能力。实验结果表明，HGFF在多种类型的WSN地图上均优于现有方法，显著延长了网络的寿命。

原理

HGFF框架的核心在于将WSN建模为异构图，并利用深度强化学习来优化移动sink的路径。首先，WSN被抽象为一个包含两种节点（站点和传感器）的异构图。图神经网络通过聚合邻居节点的特征和提取层次图特征来学习节点表示。同时，引入多头注意力机制，使站点节点能够关注来自所有传感器节点的信息，从而增强模型的表达能力。基于这些节点表示，学习一个贪婪策略，逐步构建移动sink的最佳路径。

流程

HGFF的工作流程包括以下几个步骤：

1. 图表示学习：将WSN建模为异构图，利用图神经网络学习站点和传感器的节点表示。
2. 特征融合：通过多头注意力机制，使站点节点能够关注所有传感器节点的信息，进一步增强节点表示。
3. 策略学习：基于学习到的节点表示，采用贪婪策略逐步构建移动sink的路径。
4. 路径评估：通过深度强化学习算法，评估并优化移动sink的路径，以最大化WSN的寿命。

应用

HGFF框架在无线传感器网络领域具有广泛的应用前景。它不仅适用于静态WSN，还能有效应对动态WSN中的挑战，如传感器节点的移动性。此外，该框架还可为其他涉及移动sink的网络优化问题提供参考，例如在分层路由协议的WSN中决定sink移动到不同簇头的策略。