Efficient Resource Allocation for Multi-Beam Satellite-Terrestrial Vehicular Networks: A Multi-Agent Actor-Critic Method With Attention Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of intelligent transportation systems, there is an increasing demand for a variety of vehicular services, such as automated driving assistance, emergency alert, infotainment, etc. However, in some situations (e.g., remote areas or maritime scenarios), the terrestrial networks alone cannot serve the vehicular applications very well due to the infrastructure deployment and maintenance issues. Satellite networks have become an effective supplement to terrestrial networks, which complement well in terms of coverage, flexibility, reliability, and availability. In this paper, we consider the low orbit multi-beam satellite-terrestrial networks to serve for vehicles. We model this problem as a cooperative multi-agent reinforcement learning process, where each beam acts as an agent, and the global bandwidth is cooperatively shared among all the agents. A multi-agent actor-critic method with attention mechanism is proposed to allocate resources for vehicles with strict delay requirements and minimum bandwidth consumption. When allocating bandwidth, the channel efficiency, the angle of the beams and the priorities of requests in different regions are also considered. Centralized training and distributed execution is performed in the training of the agents. Extensive simulation results verify the effectiveness of our proposed method, where all the agents can well cooperative to achieve efficient resource allocation on-demand for the vehicles under strictly limited bandwidth resources.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».