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/2404.10845v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 21:09:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:07:16.479161
• 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,通信インフラが一般に侵害されている災害シナリオを対象とした,UAV(Micro-Unmanned Aerial Vehicle)によるコンテンツ管理システムを提案する。 開発アーキテクチャでは、垂直および横方向のリンクを備えた固定型アンカーUAVが、個別の災害影響のあるコミュニティで利用者にサービスを提供する。 移動式マイクロフェリーUAVは、移動性を高め、複数のコミュニティでカバー範囲を広げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3076690318595676
• License:
• Abstract: This paper presents a Micro-Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-enhanced content management system for disaster scenarios where communication infrastructure is generally compromised. Utilizing a hybrid network of stationary and mobile Micro-UAVs, this system aims to provide crucial content access to isolated communities. In the developed architecture, stationary anchor UAVs, equipped with vertical and lateral links, serve users in individual disaster-affected communities. and mobile micro-ferrying UAVs, with enhanced mobility, extend coverage across multiple such communities. The primary goal is to devise a content dissemination system that dynamically learns caching policies to maximize content accessibility to users left without communication infrastructure. The core contribution is an adaptive content dissemination framework that employs a decentralized Top-k Multi-Armed Bandit learning approach for efficient UAV caching decisions. This approach accounts for geo-temporal variations in content popularity and diverse user demands. Additionally, a Selective Caching Algorithm is proposed to minimize redundant content copies by leveraging inter-UAV information sharing. Through functional verification and performance evaluation, the proposed framework demonstrates improved system performance and adaptability across varying network sizes, micro-UAV swarms, and content popularity distributions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,通信インフラが一般に侵害されている災害シナリオを対象とした,UAV(Micro-Unmanned Aerial Vehicle)によるコンテンツ管理システムを提案する。 固定・移動型マイクロUAVのハイブリッドネットワークを利用して,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ことを目的としている。 開発アーキテクチャでは、垂直および横方向のリンクを備えた固定型アンカーUAVが、個別の災害影響のあるコミュニティで利用者にサービスを提供する。 移動性を高め、複数のコミュニティにまたがってカバー範囲を広げる。 主な目的は、キャッシュポリシーを動的に学習し、コミュニケーションインフラを使わずにコンテンツアクセシビリティーを最大化するコンテンツ配信システムを開発することである。 このフレームワークは、効率的なUAVキャッシュ決定のために分散化されたTop-k Multi-Armed Bandit学習アプローチを採用している。 このアプローチは、コンテンツの人気と多様なユーザー要求の時空間的変化を考慮に入れている。 さらに,UAV間の情報共有を活用することで,冗長なコンテンツのコピーを最小限に抑えるために,選択キャッシングアルゴリズムを提案する。 機能検証と性能評価により,様々なネットワークサイズ,マイクロUAVスワム,コンテンツ人気分布にまたがるシステム性能と適応性の向上が示された。

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