Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning with Double Q-Networks for Distributed Resource Sharing in V2X Communication

論文の概要: Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning with Double Q-Networks for Distributed Resource Sharing in V2X Communication

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06195v1
Date: Tue, 13 Jul 2021 15:50:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-14 14:28:41.284450
Title: Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning with Double Q-Networks for Distributed Resource Sharing in V2X Communication
Title（参考訳）: v2x通信における分散リソース共有のための二重qネットワークを用いたマルチエージェント強化学習における転送学習
Authors: Hammad Zafar, Zoran Utkovski, Martin Kasparick, Slawomir Stanczak
Abstract要約: 本稿では,V2X通信ネットワークにおける分散スペクトル共有の問題に対処する。目的は、V2IおよびV2Vリンクの資源効率の高い共存を提供することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.442174952832108
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper addresses the problem of decentralized spectrum sharing in vehicle-to-everything (V2X) communication networks. The aim is to provide resource-efficient coexistence of vehicle-to-infrastructure(V2I) and vehicle-to-vehicle(V2V) links. A recent work on the topic proposes a multi-agent reinforcement learning (MARL) approach based on deep Q-learning, which leverages a fingerprint-based deep Q-network (DQN) architecture. This work considers an extension of this framework by combining Double Q-learning (via Double DQN) and transfer learning. The motivation behind is that Double Q-learning can alleviate the problem of overestimation of the action values present in conventional Q-learning, while transfer learning can leverage knowledge acquired by an expert model to accelerate learning in the MARL setting. The proposed algorithm is evaluated in a realistic V2X setting, with synthetic data generated based on a geometry-based propagation model that incorporates location-specific geographical descriptors of the simulated environment(outlines of buildings, foliage, and vehicles). The advantages of the proposed approach are demonstrated via numerical simulations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,V2X通信ネットワークにおける分散スペクトル共有の問題に対処する。目的は、V2IおよびV2Vリンクの資源効率の高い共存を提供することである。このトピックに関する最近の研究は、指紋に基づく深層Q-network(DQN)アーキテクチャを活用する深層Q-learningに基づくマルチエージェント強化学習(MARL)アプローチを提案する。この研究は、ダブルQ-ラーニング(Double DQN)とトランスファーラーニング(Transfer Learning)を組み合わせることで、このフレームワークの拡張を検討する。背景にある動機は、二重Q学習は従来のQ学習に存在する行動値の過大評価の問題を軽減することができる一方で、移行学習は専門家モデルが獲得した知識を活用してMARL設定での学習を加速することができることである。提案アルゴリズムは,シミュレーション環境(建物,葉,車両のアウトライン)の位置特異的な地理的記述子を組み込んだ幾何学的伝播モデルに基づいて,現実的なV2X設定で評価される。提案手法の利点は数値シミュレーションにより実証された。

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