Time-delayed Data Transmission in Heterogeneous Multi-agent Deep Reinforcement Learning System
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
This paper studies the data transmission between agents of a multi-agent, deep reinforcement learning (MADRL) system (leaderless and leader-follower) using the deep Q-network (DQN) algorithm. The structure of the MADRL system consists of various clusters of agents. The agents in a cluster have the same architectures. The DQN architecture is used to present the first cluster’s agents structure. The other clusters, including various architectures, are considered as the environment of the first cluster’s deep reinforcement learning (DRL) agent. The goal of each static agent is to transfer data with the maximum average reward. We consider two novel observations in data transmission termed on-time and time-delay. The two proposed observations are considered when the data transmission channel is idle and the data is transmitted on-time or time-delayed. Moreover, by considering the distance between the neighboring agents, we present a novel immediate reward function by appending a distance-based reward to the previously utilized reward. We have rigorously shown which system (on-time or time-delayed) has a superior performance based on the DQN loss and team reward for the entire team of agents. The claims have been proven theoretically, and the simulation confirms theoretical findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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