論文の概要: Multi-agent reinforcement learning strategy to maximize the lifetime of Wireless Rechargeable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14496v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 02:18:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:03:32.001698
• Title: Multi-agent reinforcement learning strategy to maximize the lifetime of Wireless Rechargeable
• Title（参考訳）: ワイヤレス充電器の寿命を最大化するマルチエージェント強化学習戦略
• Authors: Bao Nguyen,
• Abstract要約: 本論文では,ネットワーク寿命を最大化するために,複数の移動体充電器の汎用充電フレームワークを提案する。 マルチポイント充電モデルは充電効率を高めるために利用され、MCは充電位置ごとに複数のセンサーを同時に充電することができる。 この提案では、大規模な再トレーニングを必要とせずに、強化アルゴリズムを異なるネットワークに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32634122554913997
• License:
• Abstract: The thesis proposes a generalized charging framework for multiple mobile chargers to maximize the network lifetime and ensure target coverage and connectivity in large scale WRSNs. Moreover, a multi-point charging model is leveraged to enhance charging efficiency, where the MC can charge multiple sensors simultaneously at each charging location. The thesis proposes an effective Decentralized Partially Observable Semi-Markov Decision Process (Dec POSMDP) model that promotes Mobile Chargers (MCs) cooperation and detects optimal charging locations based on realtime network information. Furthermore, the proposal allows reinforcement algorithms to be applied to different networks without requiring extensive retraining. To solve the Dec POSMDP model, the thesis proposes an Asynchronous Multi Agent Reinforcement Learning algorithm (AMAPPO) based on the Proximal Policy Optimization algorithm (PPO).
• Abstract（参考訳）: この論文では、複数の移動体充電器の汎用充電フレームワークを提案し、ネットワーク寿命を最大化し、大規模WASNにおけるターゲットカバレッジと接続性を確保する。 さらに、多点充電モデルを利用して充電効率を高め、MCは充電位置毎に複数のセンサを同時に充電することができる。 本論文は,移動帯電器(MC)の協調を促進し,リアルタイムネットワーク情報に基づいて最適な充電位置を検出する分散型部分観測半マルコフ決定プロセス(Dec POSMDP)モデルを提案する。 さらに、この提案により、広範囲な再トレーニングを必要とせずに、強化アルゴリズムを異なるネットワークに適用することができる。 Dec POSMDP モデルを解決するために,PPO に基づく非同期多エージェント強化学習アルゴリズム (AMAPPO) を提案する。

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