Learning to Be Proactive: Self-Regulation of UAV Based Networks With UAV and User Dynamics
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
Multi-Unmanned Aerial Vehicle (UAV) control is one of the major research interests in UAV-based networks. Yet few existing works focus on how the network should optimally react when the UAV lineup and user distribution change. In this work, proactive self-regulation (PSR) of UAV-based networks is investigated when one or more UAVs are about to quit or join the network, with considering dynamic user distribution. We target at an optimal UAV trajectory control policy which proactively relocates the UAVs whenever the UAV lineup <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">is about to</i> change, rather than passively dispatches the UAVs <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">after</i> the change. Specifically, a deep reinforcement learning (DRL)-based self-regulation approach is developed to maximize the accumulated user satisfaction (US) score for a certain period within which at least one UAV will quit or join the network. To handle the changed dimension of the state-action space before and after the lineup changes, the state transition is deliberately designed. To accommodate continuous state and action space, an actor-critic based DRL, i.e., deep deterministic policy gradient (DDPG), is applied with better convergence stability. To effectively promote learning exploration around the timing of lineup change, an asynchronous parallel computing (APC) learning structure is proposed. Referred to as PSR-APC, the developed approach is then extended to the case of dynamic user distribution by incorporating time as one of the agent states. Finally, numerical results are presented to demonstrate the convergence and superiority of PSR-APC over a passive reaction method, and its capability in jointly handling the dynamics of both UAV lineup and user distribution.
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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 | 0,000 |
| 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