論文の概要: Survey on Multi-Agent Q-Learning frameworks for resource management in wireless sensor network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02371v1
• Date: Wed, 5 May 2021 23:43:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 13:11:24.186097
• Title: Survey on Multi-Agent Q-Learning frameworks for resource management in wireless sensor network
• Title（参考訳）: 無線センサネットワークにおける資源管理のためのマルチエージェントQラーニングフレームワークの検討
• Authors: Arvin Tashakori
• Abstract要約: 本報告は,マルチエージェントQ-Learningアルゴリズムを調査し,使用するさまざまなゲーム理論フレームワークを分析し,各フレームワークのアプリケーションに対処し,課題と今後の方向性を報告することを目的とする。 本研究のターゲットアプリケーションは、無線センサネットワークにおけるリソース管理である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report aims to survey multi-agent Q-Learning algorithms, analyze different game theory frameworks used, address each framework's applications, and report challenges and future directions. The target application for this study is resource management in the wireless sensor network. In the first section, the author provided an introduction regarding the applications of wireless sensor networks. After that, the author presented a summary of the Q-Learning algorithm, a well-known classic solution for model-free reinforcement learning problems. In the third section, the author extended the Q-Learning algorithm for multi-agent scenarios and discussed its challenges. In the fourth section, the author surveyed sets of game-theoretic frameworks that researchers used to address this problem for resource allocation and task scheduling in the wireless sensor networks. Lastly, the author mentioned some interesting open challenges in this domain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェントQ-Learningアルゴリズムを調査し,使用するゲーム理論フレームワークを分析し,各フレームワークのアプリケーションに対処し,課題と今後の方向性を報告する。 本研究の目的は,無線センサネットワークにおける資源管理である。 第1節では,無線センサネットワークの適用について紹介した。 その後、モデルなし強化学習問題に対する古典的解法として有名なQ-Learningアルゴリズムを概説した。 第3章では,マルチエージェントシナリオのためのq-learningアルゴリズムを拡張し,その課題について論じた。 第4節では,無線センサネットワークにおける資源割り当てとタスクスケジューリングのために,研究者がこの問題に対処するために用いたゲーム理論フレームワークのセットを調査した。 最後に、著者はこの分野で興味深いオープンチャレンジをいくつか挙げた。

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