論文の概要: Autonomous Maintenance in IoT Networks via AoI-driven Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15548v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 11:19:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 16:57:17.469158
• Title: Autonomous Maintenance in IoT Networks via AoI-driven Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: AoI駆動の深層強化学習によるIoTネットワークの自律的メンテナンス
• Authors: George Stamatakis, Nikolaos Pappas, Alexandros Fragkiadakis, Apostolos Traganitis
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、デプロイされるデバイスやアプリケーションの数の増加とともに、ネットワークのメンテナンス手順に大きな課題をもたらしている。 部分観測可能なマルコフ決定プロセスとして,IoTネットワークにおける自律的メンテナンスの問題を定式化する。 深層強化学習アルゴリズム (drl) を用いて, 保守手順が整っているか否かを判断するエージェントを訓練し, 前者の場合, 適切なメンテナンス方法が必要となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.85267769520715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Internet of Things (IoT) with its growing number of deployed devices and applications raises significant challenges for network maintenance procedures. In this work, we formulate a problem of autonomous maintenance in IoT networks as a Partially Observable Markov Decision Process. Subsequently, we utilize Deep Reinforcement Learning algorithms (DRL) to train agents that decide if a maintenance procedure is in order or not and, in the former case, the proper type of maintenance needed. To avoid wasting the scarce resources of IoT networks we utilize the Age of Information (AoI) metric as a reward signal for the training of the smart agents. AoI captures the freshness of the sensory data which are transmitted by the IoT sensors as part of their normal service provision. Numerical results indicate that AoI integrates enough information about the past and present states of the system to be successfully used in the training of smart agents for the autonomous maintenance of the network.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は、デプロイされるデバイスやアプリケーションの数の増加とともに、ネットワークのメンテナンス手順に大きな課題をもたらしている。 本研究では,IoTネットワークにおける自律的保守の問題を,部分観測可能なマルコフ決定プロセスとして定式化する。 その後,深層強化学習アルゴリズム(drl)を用いて,メンテナンス手順が整っているか否かを判断するエージェントを訓練し,前者の場合,適切なメンテナンスタイプが必要となる。 IoTネットワークの不足するリソースの無駄を避けるため、AI(Age of Information)メトリクスをスマートエージェントのトレーニングのための報酬信号として使用しています。 AoIは、通常のサービス提供の一部としてIoTセンサによって送信されるセンサデータの鮮度をキャプチャする。 シミュレーションの結果,AoIはネットワークの自律的メンテナンスのためのスマートエージェントのトレーニングにおいて,システムの過去と現在の状態に関する情報を十分に統合していることがわかった。

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