Cognitive mesh network resource adaptations using reinforcement learning
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the cognitive network (CR) that can provide a means for offering quality of service (QoS) required by real time services, streaming multimedia and other applications. We consider the approach where the licensed users (primary users, PUs) rent the surplus spectrum to unlicensed users (secondary users, SUs) to get some reward. However, when PU leases more spectrum to the SUs, its quality of service (QoS) is degraded due to a reduction of spectrum. This complex contradicting requirement is embedded in our reinforcement learning (RL) model that is developed and implemented as shown in this paper. Available spectrum is managed by the PU which executes control policy to provide end-to-end QoS connection to the SUs as well as maximizing its revenues. Maximizing profit is a key objective for the PU. In this work, we propose a novel resource management approach in the radio environment. RL is used as a means for extracting an optimal policy that helps a PU to adapt to the changing radio environment conditions, so that the PU profit is maximized continuously over time. The approach integrates different requirements such as rewards for PUs, and the cost of spectrum. Performance evaluation of the proposed spectrum sharing approach shows that the approach is effective at attaining maximized revenue under varying network conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».