Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distributed Maximum Consensus over Noisy Links

論文の概要: Distributed Maximum Consensus over Noisy Links

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18509v1
Date: Wed, 27 Mar 2024 12:39:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-28 17:08:03.937508
Title: Distributed Maximum Consensus over Noisy Links
Title（参考訳）: 雑音リンク上の分散最大合意
Authors: Ehsan Lari, Reza Arablouei, Naveen K. D. Venkategowda, Stefan Werner,
Abstract要約: 我々は、ノイズロスト分散最大コンセンサス(RD-MC)と呼ばれる分散アルゴリズムを導入する。提案手法では,分散最適化問題として最大コンセンサス問題を再定義する。 RD-MCは,既存の最大合意アルゴリズムに比べて通信リンクノイズに対してかなり頑健であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.317370564091531
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a distributed algorithm, termed noise-robust distributed maximum consensus (RD-MC), for estimating the maximum value within a multi-agent network in the presence of noisy communication links. Our approach entails redefining the maximum consensus problem as a distributed optimization problem, allowing a solution using the alternating direction method of multipliers. Unlike existing algorithms that rely on multiple sets of noise-corrupted estimates, RD-MC employs a single set, enhancing both robustness and efficiency. To further mitigate the effects of link noise and improve robustness, we apply moving averaging to the local estimates. Through extensive simulations, we demonstrate that RD-MC is significantly more robust to communication link noise compared to existing maximum-consensus algorithms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,雑音の多い通信リンクが存在する場合のマルチエージェントネットワーク内の最大値を推定する分散アルゴリズムRD-MCを提案する。提案手法では,最大収束問題を分散最適化問題として再定義し,乗算器の交互方向法を用いて解を求める。複数のノイズ破損推定セットに依存する既存のアルゴリズムとは異なり、RD-MCは単一のセットを採用し、堅牢性と効率性を向上させる。リンクノイズの影響を緩和し、ロバスト性を向上させるため、移動平均化を局所推定に適用する。大規模なシミュレーションにより,RD-MCは既存の最大合意アルゴリズムに比べて通信リンクノイズに対してかなり頑健であることを示す。

関連論文リスト

Design Optimization of NOMA Aided Multi-STAR-RIS for Indoor Environments: A Convex Approximation Imitated Reinforcement Learning Approach [51.63921041249406]
非直交多重アクセス(Noma)により、複数のユーザが同じ周波数帯域を共有でき、同時に再構成可能なインテリジェントサーフェス(STAR-RIS)を送信および反射することができる。 STAR-RISを屋内に展開することは、干渉緩和、電力消費、リアルタイム設定における課題を提示する。複数のアクセスポイント(AP)、STAR-RIS、NOMAを利用した新しいネットワークアーキテクチャが屋内通信のために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-19T07:17:04Z)
CMA-ES with Adaptive Reevaluation for Multiplicative Noise [1.3108652488669732]
CMA-ES (RA-CMA-ES) は,2つの更新方向を半分の値を用いて計算し,その2つの更新方向の推定相関に再評価の回数を適応させる。数値シミュレーションにより, RA-CMA-ESは乗算雑音下で比較法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-19T07:42:10Z)
FedNMUT -- Federated Noisy Model Update Tracking Convergence Analysis [3.665841843512992]
分散ノイズモデル更新追跡フェデレート学習アルゴリズム(FedNMUT)を提案する。ノイズの多い通信チャネルで効率的に機能するように調整されている。 FedNMUTはノイズをパラメータに組み込んで、ノイズの多い通信チャネルの条件を模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-20T02:17:47Z)
High Efficiency Inference Accelerating Algorithm for NOMA-based Mobile Edge Computing [23.88527790721402]
デバイス、エッジサーバ、クラウド間の推論モデルを分割することで、EIの性能を大幅に向上させることができる。 B5G/6Gのキーとなる技術であるNOMAは、膨大な接続と高スペクトル効率を実現することができる。本稿では,エッジでのモデル推論を高速化する効果的な通信資源割当アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-26T02:05:52Z)
A State-Augmented Approach for Learning Optimal Resource Management Decisions in Wireless Networks [58.720142291102135]
マルチユーザ無線ネットワークにおける無線リソース管理(RRM)問題について考察する。目標は、ユーザのエルゴード平均パフォーマンスに制約を受けるネットワーク全体のユーティリティ機能を最適化することである。本稿では, RRM の制約に対応する2変数の集合を入力として, 瞬時ネットワーク状態と並行して, RRM のパラメータ化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-28T21:24:13Z)
Multiple Kernel Clustering with Dual Noise Minimization [56.009011016367744]
マルチカーネルクラスタリング(MKC)は、ベースカーネルから補完的な情報を統合することでデータをグループ化する。本稿では,双対雑音を厳密に定義し,パラメータフリーなMKCアルゴリズムを提案する。二重ノイズはブロック対角構造を汚染し,クラスタリング性能の劣化を招き,CノイズはNノイズよりも強い破壊を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-13T08:37:42Z)
MIX-MAB: Reinforcement Learning-based Resource Allocation Algorithm for LoRaWAN [6.22984202194369]
本稿では,パケット配信率(PDR)の観点から資源配分アルゴリズムの改善に焦点をあてる。そこで本稿では,EDが送信パラメータを分散的に設定できる資源割当アルゴリズムを提案する。数値計算の結果,提案手法は収束時間やPDRの点で既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-07T15:50:05Z)
Collaborative Intelligent Reflecting Surface Networks with Multi-Agent Reinforcement Learning [63.83425382922157]
インテリジェント・リフレクション・サーフェス(IRS)は将来の無線ネットワークに広く応用されることが想定されている。本稿では,エネルギー収穫能力を備えた協調型IRSデバイスを用いたマルチユーザ通信システムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-26T20:37:14Z)
Plug-And-Play Learned Gaussian-mixture Approximate Message Passing [71.74028918819046]
そこで本研究では,従来のi.i.d.ソースに適した圧縮圧縮センシング(CS)リカバリアルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、Borgerdingの学習AMP(LAMP)に基づいて構築されるが、アルゴリズムに普遍的な復調関数を採用することにより、それを大幅に改善する。数値評価により,L-GM-AMPアルゴリズムは事前の知識を必要とせず,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-18T16:40:45Z)
Differentially Private ADMM for Convex Distributed Learning: Improved Accuracy via Multi-Step Approximation [10.742065340992525]
Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) は分散学習において一般的な計算方法である。トレーニングデータが機密性のある場合には、交換されたイテレートが深刻なプライバシー上の懸念を引き起こす。本稿では,様々な凸学習問題に対する精度の向上を図った分散ADMMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-16T07:17:31Z)
Distributionally Robust Bayesian Optimization [121.71766171427433]
そこで本研究では,ゼロ次雑音最適化のための分散ロバストなベイズ最適化アルゴリズム(DRBO)を提案する。提案アルゴリズムは, 種々の設定において, 線形に頑健な後悔を確実に得る。提案手法は, 実世界のベンチマークと実世界のベンチマークの両方において, 頑健な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-20T22:04:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。