論文の概要: Muti-Agent Proximal Policy Optimization For Data Freshness in UAV-assisted Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08680v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 15:03:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:07:59.954709
• Title: Muti-Agent Proximal Policy Optimization For Data Freshness in UAV-assisted Networks
• Title（参考訳）: UAV支援ネットワークにおけるデータの鮮度に対するマルチエージェント近似最適化
• Authors: Mouhamed Naby Ndiaye, El Houcine Bergou, Hajar El Hammouti
• Abstract要約: 収集したデータが時間に敏感な場合に注目し,そのタイムラインを維持することが重要である。 我々の目標は、UAVの軌道を最適に設計することであり、グローバル・エイジ・オブ・アップデート(AoU)のような訪問するIoTデバイスのサブセットを最小化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.042622147977782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are seen as a promising technology to perform a wide range of tasks in wireless communication networks. In this work, we consider the deployment of a group of UAVs to collect the data generated by IoT devices. Specifically, we focus on the case where the collected data is time-sensitive, and it is critical to maintain its timeliness. Our objective is to optimally design the UAVs' trajectories and the subsets of visited IoT devices such as the global Age-of-Updates (AoU) is minimized. To this end, we formulate the studied problem as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) under time and quality of service constraints. To efficiently solve the resulting optimization problem, we investigate the cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) framework and propose an RL approach based on the popular on-policy Reinforcement Learning (RL) algorithm: Policy Proximal Optimization (PPO). Our approach leverages the centralized training decentralized execution (CTDE) framework where the UAVs learn their optimal policies while training a centralized value function. Our simulation results show that the proposed MAPPO approach reduces the global AoU by at least a factor of 1/2 compared to conventional off-policy reinforcement learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(uavs)は、無線通信ネットワークにおいて幅広いタスクを実行する有望な技術と見なされている。 本研究では,IoTデバイスが生成するデータを収集するために,UAVのグループの配置を検討する。 具体的には、収集したデータが時間に敏感な場合に注目し、そのタイムラインを維持することが重要である。 我々の目標は、UAVの軌道を最適に設計することであり、グローバル・エイジ・オブ・アップデート(AoU)のような訪問するIoTデバイスのサブセットを最小化することである。 この目的のために,サービス制約の時間的および品質を考慮した混合整数非線形プログラミング (MINLP) として検討した問題を定式化する。 得られた最適化問題を効率的に解決するために、協調型マルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを調査し、人気の高いオンライン強化学習(RL)アルゴリズムに基づくRLアプローチを提案する。 当社のアプローチでは,UAVが集中値関数をトレーニングしながら最適なポリシを学習する,集中型トレーニング分散実行(CTDE)フレームワークを活用している。 シミュレーションの結果, 提案手法は, 従来のオフポリシー強化学習手法と比較して, グローバルaouを少なくとも1/2削減することが示された。

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