論文の概要: Top-k Multi-Armed Bandit Learning for Content Dissemination in Swarms of Micro-UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10845v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 18:47:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 18:12:17.197023
• Title: Top-k Multi-Armed Bandit Learning for Content Dissemination in Swarms of Micro-UAVs
• Title（参考訳）: マイクロUAVSwarmにおけるコンテンツ拡散のためのトップkマルチタスク帯域学習
• Authors: Amit Kumar Bhuyan, Hrishikesh Dutta, Subir Biswas,
• Abstract要約: 本稿では, マイクロ無人航空機(UAV)による高度コンテンツ管理システムを提案する。 携帯電話のインフラがない状態では、固定型および移動型UAVのハイブリッドネットワークを配置し、孤立したコミュニティに重要なコンテンツアクセスを提供する。 第一の目的は、コンテンツアクセシビリティを最大化するためにキャッシュポリシーを動的に学習する適応型コンテンツ配信システムを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3076690318595676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In communication-deprived disaster scenarios, this paper introduces a Micro-Unmanned Aerial Vehicle (UAV)- enhanced content management system. In the absence of cellular infrastructure, this system deploys a hybrid network of stationary and mobile UAVs to offer vital content access to isolated communities. Static anchor UAVs equipped with both vertical and lateral links cater to local users, while agile micro-ferrying UAVs, equipped with lateral links and greater mobility, reach users in various communities. The primary goal is to devise an adaptive content dissemination system that dynamically learns caching policies to maximize content accessibility. The paper proposes a decentralized Top-k Multi-Armed Bandit (Top-k MAB) learning approach for UAV caching decisions, accommodating geotemporal disparities in content popularity and diverse content demands. The proposed mechanism involves a Selective Caching Algorithm that algorithmically reduces redundant copies of the contents by leveraging the shared information between the UAVs. It is demonstrated that Top-k MAB learning, along with selective caching algorithm, can improve system performance while making the learning process adaptive. The paper does functional verification and performance evaluation of the proposed caching framework under a wide range of network size, swarm of micro-ferrying UAVs, and heterogeneous popularity distributions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, マイクロ無人航空機(UAV)による高度コンテンツ管理システムを提案する。 携帯電話のインフラがない状態では、固定型および移動型UAVのハイブリッドネットワークを配置し、孤立したコミュニティに重要なコンテンツアクセスを提供する。 静的アンカーUAVは、垂直リンクと横リンクの両方を備え、アジャイルなマイクロフェリーUAVは、横リンクと大きなモビリティを備え、様々なコミュニティのユーザーにリーチする。 第一の目的は、コンテンツアクセシビリティを最大化するためにキャッシュポリシーを動的に学習する適応型コンテンツ配信システムを開発することである。 本稿では,UAVキャッシュ決定のための分散型Top-k Multi-Armed Bandit (Top-k MAB)学習手法を提案する。 提案手法は,UAV間の共有情報を活用することで,コンテンツの重複コピーをアルゴリズム的に削減する選択キャッシングアルゴリズムを含む。 また,Top-k MAB学習と選択キャッシングアルゴリズムにより,学習プロセスの適応化を図り,システム性能を向上できることを示した。 提案するキャッシングフレームワークの機能検証と性能評価を,ネットワークサイズ,マイクロファーリングUAVの群集,不均一な人気分布で行う。

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