https://www.imosver.com/pt/libros/markov-decision-processes-and-reinforcement-learning-for-timely-uav-iot-data-collection-applications-00106579800010657980Markov Decision Processes and Reinforcement Learning for Timely UAV-IoT Data Collection Applications148.19This 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) networkshttps://static.imosver.com/imagenes_small/9783031/978303197010.jpgLibrosSin stockSPRINGER000https://static.imosver.com/imagenes_small/9783031/978303197010.jpg155.9957.82025/10/089783031970108Mahmood, Raja Azlina RajaLibrosaño_2025idioma_InglêsIautor_Mahmood, Raja Azlina Rajasaga_Studies in Computational Intelligence
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Sinopse Markov Decision Processes and Reinforcement Learning for Timely UAV-IoT Data Collection Applications
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. nbsp;