A Decentralized Multi-Metric Q-Learning Objective Function (MM-QLOF) for Efficient Routing in IoT Networks
Este artículo propone MM-QLOF, una función de objetivo de Q-learning multimétrica descentralizada que integra la tasa de éxito de paquetes, las transmisiones esperadas y los niveles de congestión para permitir la selección autónoma y adaptativa de nodos padre en redes IoT, mejorando significamente las tasas de entrega de paquetes y reduciendo la latencia en comparación con los estándares RPL existentes.