यह शोधपत्र एक पुल-आधारित स्थिति अद्यतन प्रणाली में लक्ष्य-उन्मुख अर्थ-संबंधी संचार के लिए क्वेरी शेड्यूलिंग समस्या का समाधान करता है। हम एक ऐसी प्रणाली पर विचार करते हैं जहाँ बहु-संवेदी अभिकर्ता (SA) विविध विशेषताओं वाले स्रोतों का अवलोकन करते हैं और प्राप्त जानकारी का उपयोग करके, बहु-क्रिया अभिकर्ता (AA) को अद्यतन प्रदान करते हैं जो अंतिम गंतव्य पर विषम लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कार्य करते हैं। एक हब एक मध्यस्थ के रूप में कार्य करता है, प्रेक्षित विशेषताओं पर अद्यतनों के लिए SA से प्रश्न करता है और एक ज्ञानकोष बनाए रखता है जिसे फिर AA को प्रसारित किया जाता है। AA इस ज्ञान का उपयोग अपने कार्यों को प्रभावी ढंग से करने के लिए करते हैं। अद्यतनों के अर्थ-संबंधी मूल्य को मापने के लिए, हम प्रभावशीलता का स्तर (GoE) मीट्रिक प्रस्तुत करते हैं। इसके अलावा, हम प्रणाली के जोखिम बोध और हानि-विमुखता को ध्यान में रखते हुए दीर्घकालिक प्रभावशीलता विश्लेषण में संचयी परिप्रेक्ष्य सिद्धांत (CPT) को एकीकृत करते हैं। इस ढाँचे का उपयोग करते हुए, हम एक प्रभाव-सचेत शेड्यूलिंग नीति की गणना करते हैं जो किसी दिए गए क्वेरी लागत प्रतिबंध का सम्मान करते हुए प्रेषित अद्यतनों द्वारा प्रदान किए गए CPT-आधारित कुल GoE के अपेक्षित रियायती योग को अधिकतम करती है। इसे प्राप्त करने के लिए, हम डायनेमिक प्रोग्रामिंग पर आधारित एक मॉडल-आधारित समाधान और अत्याधुनिक डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (DRL) एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए एक मॉडल-मुक्त समाधान प्रस्तावित करते हैं। हमारे परिणाम दर्शाते हैं कि बेंचमार्क शेड्यूलिंग विधियों की तुलना में, प्रभाव-जागरूक शेड्यूलिंग संचार अद्यतनों की प्रभावशीलता में उल्लेखनीय रूप से सुधार करती है, विशेष रूप से सख्त लागत प्रतिबंधों वाली सेटिंग्स में, जहाँ इष्टतम क्वेरी शेड्यूलिंग सिस्टम प्रदर्शन और समग्र प्रभावशीलता के लिए महत्वपूर्ण है।
