論文の概要: (DEMO) Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation in Distributed IoT Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19318v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 13:14:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.375444
• Title: (DEMO) Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation in Distributed IoT Systems
• Title（参考訳）: (DEMO)分散IoTシステムにおける深層強化学習に基づくリソース割り当て
• Authors: Aohan Li, Miyu Tsuzuki,
• Abstract要約: 本稿では,実世界の分散IoT環境での深層強化学習モデルをトレーニングするための新しいフレームワークを提案する。 提案フレームワークでは,DRLモデルがフィードバック情報でトレーニングされるのに対して,IoTデバイスはDRLベースの方法で通信チャネルを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24923006485141283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) has emerged as an efficient approach to resource allocation due to its strong capability in handling complex decision-making tasks. However, only limited research has explored the training of DRL models with real-world data in practical, distributed Internet of Things (IoT) systems. To bridge this gap, this paper proposes a novel framework for training DRL models in real-world distributed IoT environments. In the proposed framework, IoT devices select communication channels using a DRL-based method, while the DRL model is trained with feedback information. Specifically, Acknowledgment (ACK) information is obtained from actual data transmissions over the selected channels. Implementation and performance evaluation, in terms of Frame Success Rate (FSR), are carried out, demonstrating both the feasibility and the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、複雑な意思決定タスクの処理能力の強いため、リソース割り当てに対する効率的なアプローチとして登場した。 しかし、実際の分散IoT(Internet of Things)システムにおいて、DRLモデルと実世界のデータとのトレーニングについて、限られた研究しか行われていない。 このギャップを埋めるために、現実世界の分散IoT環境でDRLモデルをトレーニングするための新しいフレームワークを提案する。 提案フレームワークでは,DRLをベースとした通信チャネルを選択し,DRLモデルをフィードバック情報でトレーニングする。 具体的には、選択したチャネル上の実際のデータ送信から、Accnowledgment(ACK)情報を取得する。 フレーム成功率(FSR)の観点で実装と性能評価を行い,提案フレームワークの有効性と有効性の両方を実証した。

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