論文の概要: Semantic-Aware Collaborative Deep Reinforcement Learning Over Wireless
Cellular Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12064v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 18:24:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-24 15:15:49.630118
- Title: Semantic-Aware Collaborative Deep Reinforcement Learning Over Wireless
Cellular Networks
- Title（参考訳）: 無線セルラーネットワークを用いたセマンティック・アウェア協調深層強化学習
- Authors: Fatemeh Lotfi, Omid Semiari, Walid Saad
- Abstract要約: 複数のエージェントが無線ネットワーク上で協調できるコラボレーティブディープ強化学習(CDRL)アルゴリズムは有望なアプローチである。
本稿では,リソース制約のある無線セルネットワーク上で,意味的にリンクされたDRLタスクを持つ未学習エージェントのグループを効率的に協調させる,新しい意味認識型CDRL手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.02891936174221
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Collaborative deep reinforcement learning (CDRL) algorithms in which multiple
agents can coordinate over a wireless network is a promising approach to enable
future intelligent and autonomous systems that rely on real-time
decision-making in complex dynamic environments. Nonetheless, in practical
scenarios, CDRL faces many challenges due to the heterogeneity of agents and
their learning tasks, different environments, time constraints of the learning,
and resource limitations of wireless networks. To address these challenges, in
this paper, a novel semantic-aware CDRL method is proposed to enable a group of
heterogeneous untrained agents with semantically-linked DRL tasks to
collaborate efficiently across a resource-constrained wireless cellular
network. To this end, a new heterogeneous federated DRL (HFDRL) algorithm is
proposed to select the best subset of semantically relevant DRL agents for
collaboration. The proposed approach then jointly optimizes the training loss
and wireless bandwidth allocation for the cooperating selected agents in order
to train each agent within the time limit of its real-time task. Simulation
results show the superior performance of the proposed algorithm compared to
state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: 複数のエージェントが無線ネットワーク上で協調できる協調的深層学習(CDRL)アルゴリズムは、複雑な動的環境におけるリアルタイムな意思決定に依存する未来のインテリジェントで自律的なシステムを実現するための有望なアプローチである。
それでも現実のシナリオでは、cdrlはエージェントとその学習タスクの多様性、異なる環境、学習の時間的制約、無線ネットワークのリソース制限など、多くの課題に直面している。
これらの課題に対処するため,本研究では,リソース制約のある無線セルネットワーク上で,意味的にリンクされたDRLタスクを持つ異種非訓練エージェント群を効率的に協調させる,新しい意味認識型CDRL手法を提案する。
この目的のために,新しい異種連合型DRL (HFDRL) アルゴリズムを提案し,協調のための意味的関連DRLエージェントの最適サブセットを選択する。
提案手法は,リアルタイムタスクの時間制限内で各エージェントを訓練するために,協調エージェントのトレーニング損失と無線帯域割り当てを協調的に最適化する。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは最先端のベースラインに比べて優れた性能を示した。
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