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首页> Scientific reports> Integration of multi agent reinforcement learning with golden jackal optimization for predicting average localization error in wireless sensor networks.

Integration of multi agent reinforcement learning with golden jackal optimization for predicting average localization error in wireless sensor networks.

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第一作者： K Lakshmi,Prabha
第一单位： Department of Electronics and Communication Engineering, Chennai Institute of Technology, Chennai, 600069, Tamil Nadu, India. lakshmisslp@gmail.com.
作者： K Lakshmi,Prabha [1] ; Hanan Abdullah,Mengash [2] ; Hamed,Alqahtani [3] ; Randa,Allafi [4]
作者单位： Department of Electronics and Communication Engineering, Chennai Institute of Technology, Chennai, 600069, Tamil Nadu, India. lakshmisslp@gmail.com. [1] Department of Information Systems, College of Computer and Information Sciences, Princess Nourah bint Abdulrahman University, P.O. Box 84428, Riyadh, 11671, Saudi Arabia. [2] Department of Information Systems, College of Computer Science, Center of Artificial Intelligence, King Khalid University, Abha, Saudi Arabia. [3] Department of Computer Science, College of Science, Northern Border University, Arar, 73213, Saudi Arabia. [4]
关键词 Golden jack optimizationLocalization errorMulti agent reinforcement learning algorithmPrediction. error minimizationWireless sensor network
DOI 10.1038/s41598-025-13053-9
PMID 40707776
发布时间 2025-08-16
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Scientific reports

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2025年15卷1期

27015页

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