A New Block-Based Reinforcement Learning Approach for Distributed Resource Allocation in Clustered IoT Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Resource allocation and spectrum management are two major challenges in the massive scale deployment of Internet of Things (IoT) and Machine-to-Machine (M2M) communication. Furthermore, the large number of devices per unit area in IoT networks also leads to congestion, network overload, and deterioration of the Signal to Noise Ratio (SNR). To address these problems, efficient resource allocation play a pivotal role in optimizing the throughput, delay, and power management of IoT networks. To this end, most of the existing resource allocation mechanisms are centralized and do not gracefully support the heterogeneous and dynamic IoT networks. Therefore, distributed and Machine Learning (ML)-based approaches are essential. However, distributed resource allocation techniques also have scalability problem with large number of devices whereas the ML-based approaches are currently scarce in the literature. In this paper, we propose a new distributed block-based Q-learning algorithm for slot scheduling in the smart devices and Machine Type Communication Devices (MTCDs) participating in clustered IoT networks. We furthermore, propose various reward schemes for the evolution of Q-values in the proposed scheme and, discuss and evaluate their effect on the distributed model. Our goal is to avoid inter- and intra-cluster interference, and to improve the Signal to Interference Ratio (SIR) by employing frequency diversity in a multi-channel system. Through extensive simulations, we analyze the effects of the distributed slot-assignment (with respect to varying SIR) on the convergence rate and the convergence probability. Our theoretical analysis and simulations validate the effectiveness of our proposed method where, (i) a suitable slot with acceptable SIR levels is allocated to each MTCD, and (ii) IoT network can efficiently converge to a collision-free transmission causing minimum intra-cluster interference. The network convergence is achieved through each MTCD's learning ability during the distributed slot allocation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle