論文の概要: Learning Value of Information towards Joint Communication and Control in 6G V2X

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06978v1
• Date: Sun, 11 May 2025 13:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.141539
• Title: Learning Value of Information towards Joint Communication and Control in 6G V2X
• Title（参考訳）: 6G V2Xにおける共同コミュニケーションと制御に向けた情報の学習価値
• Authors: Lei Lei, Kan Zheng, Xuemin, Shen,
• Abstract要約: MDP、強化学習(RL)、最適制御理論に基づく体系的なVoIモデリングフレームワークを提案する。 様々なVoIメトリクスを活用して、"What"と"How"を最適化し、問題を伝達するための構造化されたアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.846064594551873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Cellular Vehicle-to-Everything (C-V2X) evolves towards future sixth-generation (6G) networks, Connected Autonomous Vehicles (CAVs) are emerging to become a key application. Leveraging data-driven Machine Learning (ML), especially Deep Reinforcement Learning (DRL), is expected to significantly enhance CAV decision-making in both vehicle control and V2X communication under uncertainty. These two decision-making processes are closely intertwined, with the value of information (VoI) acting as a crucial bridge between them. In this paper, we introduce Sequential Stochastic Decision Process (SSDP) models to define and assess VoI, demonstrating their application in optimizing communication systems for CAVs. Specifically, we formally define the SSDP model and demonstrate that the MDP model is a special case of it. The SSDP model offers a key advantage by explicitly representing the set of information that can enhance decision-making when available. Furthermore, as current research on VoI remains fragmented, we propose a systematic VoI modeling framework grounded in the MDP, Reinforcement Learning (RL) and Optimal Control theories. We define different categories of VoI and discuss their corresponding estimation methods. Finally, we present a structured approach to leverage the various VoI metrics for optimizing the ``When", ``What", and ``How" to communicate problems. For this purpose, SSDP models are formulated with VoI-associated reward functions derived from VoI-based optimization objectives. While we use a simple vehicle-following control problem to illustrate the proposed methodology, it holds significant potential to facilitate the joint optimization of stochastic, sequential control and communication decisions in a wide range of networked control systems.
• Abstract（参考訳）: C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)が将来の第6世代(6G)ネットワークへと進化するにつれ、コネクテッド・オートモービルズ(CAV)が重要なアプリケーションになりつつある。 データ駆動機械学習(ML)、特にDeep Reinforcement Learning(DRL)の活用は、不確実性の下で車両制御とV2X通信の両方において、CAV意思決定を大幅に向上させることが期待されている。 これら2つの意思決定プロセスは密接に絡み合っており、情報(VoI)の価値はそれらの間に重要な橋渡しとなる。 本稿では,VoIを定義し,評価するための逐次確率決定プロセス(SSDP)モデルを提案する。 具体的には、SSDPモデルを正式に定義し、MDPモデルがその特殊なケースであることを実証する。 SSDPモデルは、可能であれば意思決定を強化することができる情報の集合を明示的に表現することで、重要な利点を提供する。 さらに、現在のVoI研究は断片化されているため、MDP、強化学習(RL)、最適制御理論に基づく体系的なVoIモデリングフレームワークを提案する。 我々は、VoIの異なるカテゴリを定義し、対応する推定方法について議論する。 最後に、様々なVoIメトリクスを活用して、問題を伝えるために ``When, ``What", ``How" を最適化する構造化アプローチを提案する。 この目的のために、SSDPモデルは、VoIベースの最適化目的から派生したVoI関連報酬関数で定式化される。 提案手法を説明するために, 簡単な車両追従制御問題を用いるが, 広範囲のネットワーク制御システムにおいて, 確率的, 逐次的制御, 通信決定の協調最適化を容易にする大きな可能性を秘めている。

関連論文リスト

• Explainable AI for UAV Mobility Management: A Deep Q-Network Approach for Handover Minimization [4.7430397428031785]
  本稿では、さまざまな状態パラメータがハンドオーバ決定にどのように影響するかについて、より深い洞察を提供するための、説明可能なAI(XAI)フレームワークを紹介する。 参照信号受信電力(RSRP)などの重要な特徴の影響を定量化することにより、RLベースのハンドオーバソリューションの解釈可能性と信頼性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-25T14:11:51Z)
• Opportunistic Collaborative Planning with Large Vision Model Guided Control and Joint Query-Service Optimization [74.92515821144484]
  オープンなシナリオで自動運転車をナビゲートすることは、目に見えない物体を扱うのが難しいため、課題である。 既存のソリューションは、一般化に苦しむ小さなモデルか、リソース集約的な大きなモデルに依存している。 本稿では,効率的なローカルモデルと強力なクラウドモデルをシームレスに統合するオポチュニティ協調計画(OCP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-25T04:07:21Z)
• Semantic-Aware Resource Management for C-V2X Platooning via Multi-Agent Reinforcement Learning [28.375064269304975]
  本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)を用いたマルチタスクのための意味認識型マルチモーダルリソースアロケーション(SAMRA)を提案する。 提案手法はセマンティック情報を利用して通信資源の割り当てを最適化する。 C-V2X小隊シナリオにおけるQoE(Quality of Experience)と通信効率の大幅な向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T12:55:35Z)
• Enhancing Multi-Step Reasoning Abilities of Language Models through Direct Q-Function Optimization [49.362750475706235]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模言語モデルを人間の好みと整合させ、複雑なタスクを遂行する能力を向上させる上で重要な役割を担っている。 反応生成過程をマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化し,ソフトアクター・クリティック(SAC)フレームワークを用いて,言語モデルによって直接パラメータ化されたQ関数を最適化する,直接Q関数最適化(DQO)を提案する。 GSM8KとMATHという2つの数学問題解決データセットの実験結果から、DQOは従来の手法よりも優れており、言語モデルを整合させるための有望なオフライン強化学習手法として確立されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T23:29:20Z)
• Making Large Language Models Better Planners with Reasoning-Decision Alignment [70.5381163219608]
  マルチモーダリティ強化LLMに基づくエンドツーエンド意思決定モデルを提案する。 ペア化されたCoTと計画結果との推論・決定アライメントの制約を提案する。 提案する大規模言語プランナをRDA-Driverとして推論・決定アライメントする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T16:43:47Z)
• 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)
• Enhancing Information Maximization with Distance-Aware Contrastive Learning for Source-Free Cross-Domain Few-Shot Learning [55.715623885418815]
  クロスドメインのFew-Shot Learningメソッドは、トレーニング前のフェーズでモデルをトレーニングするために、ソースドメインデータにアクセスする必要がある。 データプライバシやデータ送信やトレーニングコストの削減に対する懸念が高まっているため,ソースデータにアクセスせずにCDFSLソリューションを開発する必要がある。 本稿では,これらの課題に対処するための距離対応コントラスト学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T12:10:24Z)
• 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)
• Evaluating model-based planning and planner amortization for continuous control [79.49319308600228]
  我々は、モデル予測制御(MPC)と学習モデルとモデルフリーポリシー学習を組み合わせたハイブリッドアプローチを採っている。 モデルフリーエージェントは高いDoF制御問題においても強いベースラインであることがわかった。 モデルに基づくプランナを,パフォーマンスを損なうことなく,計画が損なわれるようなポリシーに置き換えることが可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T12:00:40Z)
• Model-based Reinforcement Learning: A Survey [2.564530030795554]
  マルコフ決定過程 (Markov Decision Process, MDP) の最適化として一般に形式化された逐次意思決定は、人工知能において重要な課題である。 この問題の2つの主要なアプローチは強化学習(RL)と計画である。 本稿では、モデルベース強化学習として知られる両分野の統合について調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T12:10:07Z)

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。