Aprendizado por Reforço Distribuído para Otimização da Vazão em Redes TSCH - Silva, Vanessa N.; Milanez, Guilherme; Vieira, Marcos A. M.; Vieira, Luiz Filipe M.; Nacif, José Augusto M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
O protocolo Time Slotted Channel Hopping (TSCH) tem sido amplamente adotado em cenários industriais e de Internet das Coisas devido à sua confiabilidade e eficiência energética; contudo, apesar da existência de diversos mecanismos de escalonamento focados na robustez, ainda há uma lacuna no que se refere à otimização da vazão, uma das métricas mais relevantes em redes. Nesse contexto, este trabalho propõe uma abordagem de aprendizado por reforço distribuído baseada em Q-learning para a otimização da vazão em redes TSCH, na qual cada nó sensor atua como um agente autônomo que aprende localmente a melhor alocação de slots de transmissão ao longo do tempo. A solução foi implementada no Contiki-NG e emprega uma função de recompensa multicritério capaz de capturar diferentes aspectos do desempenho da rede, sem a necessidade de controle centralizado ou de troca excessiva de informações entre os nós, reduzindo a sobrecarga de comunicação. O processo de aprendizado é contínuo, permitindo adaptação dinâmica às condições da rede, e os resultados obtidos indicam o potencial do aprendizado por reforço como mecanismo eficaz para o escalonamento adaptativo em redes TSCH.