論文の概要: Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control for VR/AR Content: A Deep Reinforcement Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19737v1
- Date: Fri, 27 Dec 2024 16:56:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 17:25:15.201143
- Title: Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control for VR/AR Content: A Deep Reinforcement Learning Approach
- Title(参考訳): VR/ARコンテンツに対する適応型コンテキスト対応マルチパス伝送制御:深層強化学習アプローチ
- Authors: Shakil Ahmed, Saifur Rahman Sabuj, Ashfaq Khokhar,
- Abstract要約: ACMP TCPは、AR/VRストリーミングのようなデータ集約型アプリケーションのパフォーマンスを最適化するために設計されている。
本稿では,適応型コンテキスト対応マルチパス伝送制御プロトコル(ACMP TCP)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This paper introduces the Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control Protocol (ACMPTCP), an efficient approach designed to optimize the performance of Multi-Path Transmission Control Protocol (MPTCP) for data-intensive applications such as augmented and virtual reality (AR/VR) streaming. ACMPTCP addresses the limitations of conventional MPTCP by leveraging deep reinforcement learning (DRL) for agile end-to-end path management and optimal bandwidth allocation, facilitating path realignment across diverse network environments.
- Abstract(参考訳): 本稿では,拡張現実や仮想現実(AR/VR)ストリーミングなどのデータ集約型アプリケーションにおいて,MPTCP(Multi-Path Transmission Control Protocol)の性能を最適化するための効率的なアプローチであるACMPTCP(Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control Protocol)を提案する。
ACMPTCPは、アジャイルのエンド・ツー・エンドのパス管理と最適な帯域割り当てに深層強化学習(DRL)を活用することで、様々なネットワーク環境におけるパスの調整を容易にすることで、従来のMPTCPの限界に対処する。
関連論文リスト
- SCoTT: Wireless-Aware Path Planning with Vision Language Models and Strategic Chains-of-Thought [78.53885607559958]
複雑な無線環境における経路計画を実現するために,視覚言語モデル(VLM)を用いた新しい手法を提案する。
この目的のために、実世界の無線レイトレーシングデータを用いたデジタルツインからの洞察を探索する。
その結果, SCoTT はDP-WA* と比較して非常に近い平均経路ゲインを実現し, 同時に一貫した経路長が得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T10:45:49Z) - 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) - Generalized Multi-Objective Reinforcement Learning with Envelope Updates in URLLC-enabled Vehicular Networks [12.323383132739195]
我々は,無線ネットワークの選択と自律運転ポリシーを協調的に最適化する,新しい多目的強化学習フレームワークを開発した。
提案フレームワークは,車両の運動力学を制御することにより,交通流の最大化と衝突の最小化を目的としている。
提案されたポリシーにより、自動運転車は、接続性を改善した安全な運転行動を採用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-18T16:31:32Z) - A Deep Reinforcement Learning Approach for Adaptive Traffic Routing in
Next-gen Networks [1.1586742546971471]
次世代ネットワークは、トラフィックダイナミクスに基づいたネットワーク構成を自動化し、適応的に調整する必要がある。
交通政策を決定する伝統的な手法は、通常は手作りのプログラミング最適化とアルゴリズムに基づいている。
我々は適応的なトラフィックルーティングのための深層強化学習(DRL)アプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T01:48:29Z) - Reinforcement Learning with Model Predictive Control for Highway Ramp Metering [14.389086937116582]
この研究は、交通フロー管理を強化するためのモデルベースと学習ベースの戦略の相乗効果について考察する。
制御問題は、適切なステージコスト関数を作成することにより、RLタスクとして定式化される。
RLアルゴリズムの関数近似として MPC 最適問題を利用する MPC ベースの RL アプローチを提案し,オンランプの効率的な制御について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T09:50:54Z) - Fair and Efficient Distributed Edge Learning with Hybrid Multipath TCP [62.81300791178381]
無線による分散エッジ学習のボトルネックは、コンピューティングから通信へと移行した。
DEL用の既存のTCPベースのデータネットワークスキームは、アプリケーションに依存しず、アプリケーション層要求に応じて調整を施さない。
DELのためのモデルベースと深部強化学習(DRL)に基づくMP TCPを組み合わせたハイブリッドマルチパスTCP(MP TCP)を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T09:08:30Z) - Enforcing the consensus between Trajectory Optimization and Policy
Learning for precise robot control [75.28441662678394]
強化学習(RL)と軌道最適化(TO)は強い相補的優位性を示す。
グローバルコントロールポリシを迅速に学習する上で,これらのアプローチに対して,いくつかの改良が提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T13:32:09Z) - AI-aided Traffic Control Scheme for M2M Communications in the Internet
of Vehicles [61.21359293642559]
交通のダイナミクスと異なるIoVアプリケーションの異種要求は、既存のほとんどの研究では考慮されていない。
本稿では,ハイブリッド交通制御方式とPPO法を併用して検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-05T10:54:05Z) - Efficient Pressure: Improving efficiency for signalized intersections [24.917612761503996]
交通信号制御(TSC)の問題を解決するために,強化学習(RL)が注目されている。
既存のRLベースの手法は、計算資源の面でコスト効率が良くなく、従来の手法よりも堅牢ではないため、ほとんどデプロイされない。
我々は,RTLに基づくアプローチに基づいて,トレーニングを減らし,複雑さを低減したTSCの適応制御系を構築する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-04T13:49:58Z) - Network-wide traffic signal control optimization using a multi-agent
deep reinforcement learning [20.385286762476436]
非効率な交通制御は、交通渋滞やエネルギー廃棄物などの多くの問題を引き起こす可能性がある。
本論文では,交通信号間の協調性を高めることで最適制御を実現するマルチエージェント強化学習手法であるKS-DDPGを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-20T12:53:08Z) - Optimization-driven Deep Reinforcement Learning for Robust Beamforming
in IRS-assisted Wireless Communications [54.610318402371185]
Intelligent Reflecting Surface (IRS)は、マルチアンテナアクセスポイント(AP)から受信機へのダウンリンク情報伝達を支援する有望な技術である。
我々は、APのアクティブビームフォーミングとIRSのパッシブビームフォーミングを共同最適化することで、APの送信電力を最小化する。
過去の経験からビームフォーミング戦略に適応できる深層強化学習(DRL)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T01:42:55Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。