基于深度强化学习的无线传感器网络覆盖优化方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的无线传感器网络覆盖优化方法及系统，获取无线传感器网络图的状态信息，图作为决策环境的基础结构和状态表示，每个节点代表一个可能的动作，将无线传感器网络覆盖优化重构为最小顶点覆盖问题，简化状态表示，降低了状态空间规模，加快了模型收敛速度，并有效缩减了搜索空间，结合深度学习模型对最小顶点覆盖问题进行求解，根据Q值选取最优决策，克服了深度强化学习方法在网络拓扑表征方面的局限性，可以更有效捕捉无线传感器节点间长程空间关联的问题，延长无线传感器网络寿命以及提升无线传感器监测可靠性。