Bài báo này đề cập đến vấn đề lập lịch truy vấn cho giao tiếp ngữ nghĩa hướng mục tiêu trong hệ thống cập nhật trạng thái dựa trên kéo. Chúng tôi xem xét một hệ thống trong đó nhiều tác nhân cảm biến (SA) quan sát các nguồn được đặc trưng bởi các thuộc tính đa dạng và, sử dụng thông tin nhận được, cung cấp các bản cập nhật cho nhiều tác nhân kích hoạt (AA) hoạt động để đạt được các mục tiêu không đồng nhất tại một đích cuối cùng. Một trung tâm đóng vai trò trung gian, truy vấn các SA để cập nhật các thuộc tính được quan sát và duy trì một cơ sở kiến thức sau đó được truyền đến các AA. Các AA sử dụng kiến thức này để thực hiện nhiệm vụ của mình một cách hiệu quả. Để định lượng giá trị ngữ nghĩa của các bản cập nhật, chúng tôi giới thiệu thước đo Mức độ Hiệu quả (GoE). Hơn nữa, chúng tôi tích hợp Lý thuyết Quan điểm Tích lũy (CPT) vào phân tích hiệu quả dài hạn để tính đến nhận thức rủi ro và ác cảm mất mát của hệ thống. Sử dụng khuôn khổ này, chúng tôi tính toán một chính sách lập lịch nhận biết hiệu ứng nhằm tối đa hóa tổng chiết khấu dự kiến của tổng GoE dựa trên CPT do các bản cập nhật được truyền đi cung cấp trong khi vẫn tuân thủ một ràng buộc chi phí truy vấn nhất định. Để đạt được điều này, chúng tôi đề xuất một giải pháp dựa trên mô hình dựa trên lập trình động và một giải pháp phi mô hình sử dụng các thuật toán học tăng cường sâu (DRL) tiên tiến. Kết quả của chúng tôi cho thấy lập lịch theo hiệu ứng cải thiện đáng kể hiệu quả của các bản cập nhật giao tiếp so với các phương pháp lập lịch chuẩn, đặc biệt là trong các bối cảnh có ràng buộc chi phí nghiêm ngặt, nơi việc lập lịch truy vấn tối ưu là rất quan trọng đối với hiệu suất hệ thống và hiệu quả tổng thể.
