論文の概要: Task-Oriented Communication Design at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08481v1
• Date: Mon, 15 May 2023 09:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 15:10:30.365191
• Title: Task-Oriented Communication Design at Scale
• Title（参考訳）: 大規模タスク指向コミュニケーション設計
• Authors: Arsham Mostaani, Thang X. Vu, Hamed Habibi, Symeon Chatzinotas, Bjorn Ottersten
• Abstract要約: 本稿では,協調型マルチエージェントシステムにおけるスケーラブルなタスク指向量子化とコミュニケーションを設計するための新しいアプローチを提案する。 提案手法では,TOCDフレームワークと情報量(VoI)の概念を用いて,定量化観測の効率的な通信を実現する。 数値計算の結果,MAS問題におけるTOCDに必要なVoIを得る際の計算複雑性の低減が著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.297026173363165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With countless promising applications in various domains such as IoT and industry 4.0, task-oriented communication design (TOCD) is getting accelerated attention from the research community. This paper presents a novel approach for designing scalable task-oriented quantization and communications in cooperative multi-agent systems (MAS). The proposed approach utilizes the TOCD framework and the value of information (VoI) concept to enable efficient communication of quantized observations among agents while maximizing the average return performance of the MAS, a parameter that quantifies the MAS's task effectiveness. The computational complexity of learning the VoI, however, grows exponentially with the number of agents. Thus, we propose a three-step framework: i) learning the VoI (using reinforcement learning (RL)) for a two-agent system, ii) designing the quantization policy for an $N$-agent MAS using the learned VoI for a range of bit-budgets and, (iii) learning the agents' control policies using RL while following the designed quantization policies in the earlier step. We observe that one can reduce the computational cost of obtaining the value of information by exploiting insights gained from studying a similar two-agent system - instead of the original $N$-agent system. We then quantize agents' observations such that their more valuable observations are communicated more precisely. Our analytical results show the applicability of the proposed framework under a wide range of problems. Numerical results show striking improvements in reducing the computational complexity of obtaining VoI needed for the TOCD in a MAS problem without compromising the average return performance of the MAS.
• Abstract（参考訳）: IoTや業界 4.0 などさまざまな分野の有望なアプリケーションが数え切れないほどあることから,タスク指向通信設計 (TOCD) が研究コミュニティから注目を集めている。 本稿では、協調型マルチエージェントシステム(MAS)におけるスケーラブルなタスク指向量子化と通信を設計するための新しいアプローチを提案する。 提案手法はTOCDフレームワークと情報量(VoI)の概念を用いて,MASのタスク効率を定量化するパラメータであるMASの平均戻り性能を最大化しながら,エージェント間の量子化観測の効率的な通信を可能にする。 しかし、voiを学習する計算の複雑さはエージェントの数で指数関数的に増加する。 そこで我々は3段階の枠組みを提案する。 一 複エージェントシステムのためのVoI(強化学習(RL)を用いて)を学ぶこと。 二 学習したVoIをビット予算の範囲に用いて、N$エージェントMASの量子化ポリシーを設計すること。 三 初期段階において設計した量子化政策に従いながら、RLを用いてエージェントの制御方針を学習すること。 従来の$N$-agentシステムではなく、類似の2エージェントシステムから得られる洞察を活用することで、情報の価値を得るための計算コストを削減できることを観察する。 次に、エージェントの観測を定量化し、より価値のある観測をより正確に伝達する。 分析の結果,提案手法の適用性は広範囲に及んだ。 数値計算の結果,MAS問題におけるTOCDに必要なVoI取得の計算複雑性を,MASの平均回帰性能を損なうことなく大幅に改善した。

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