論文の概要: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Vehicular OCC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02672v1
• Date: Thu, 5 May 2022 14:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-06 15:58:22.920904
• Title: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Vehicular OCC
• Title（参考訳）: OCCにおけるマルチエージェント深部強化学習
• Authors: Amirul Islam, Leila Musavian and Nikolaos Thomos
• Abstract要約: 我々は車載OCCにおけるスペクトル効率最適化手法を提案する。 我々は最適化問題をマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し、オンラインで適用可能なソリューションの利用を可能にする。 提案手法の性能を広範囲なシミュレーションにより検証し,提案手法の様々な変種とランダムな手法との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.685237010856953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical camera communications (OCC) has emerged as a key enabling technology for the seamless operation of future autonomous vehicles. In this paper, we introduce a spectral efficiency optimization approach in vehicular OCC. Specifically, we aim at optimally adapting the modulation order and the relative speed while respecting bit error rate and latency constraints. As the optimization problem is NP-hard problem, we model the optimization problem as a Markov decision process (MDP) to enable the use of solutions that can be applied online. We then relaxed the constrained problem by employing Lagrange relaxation approach before solving it by multi-agent deep reinforcement learning (DRL). We verify the performance of our proposed scheme through extensive simulations and compare it with various variants of our approach and a random method. The evaluation shows that our system achieves significantly higher sum spectral efficiency compared to schemes under comparison.
• Abstract（参考訳）: 光カメラ通信(OCC)は、将来の自動運転車のシームレスな運用を可能にする重要な技術として登場した。 本稿では,車載OCCにおけるスペクトル効率最適化手法を提案する。 具体的には,ビット誤り率と遅延制約を考慮しつつ,変調順序と相対速度を最適に適応することを目的とする。 最適化問題はNPハード問題であるため、最適化問題をマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し、オンラインで適用可能なソリューションの利用を可能にする。 そして,マルチエージェント深層強化学習(drl)により解く前に,ラグランジュ緩和法を用いて制約問題を緩和した。 提案手法の性能を広範囲なシミュレーションにより検証し,提案手法の様々なバリエーションとランダム手法との比較を行った。 評価の結果,本システムでは,比較対象のスキームに比べてスペクトルの総和効率が有意に高いことがわかった。

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