Communication-Efficient Multi-Agent Actor-Critic Framework for Distributed Optimization of Resource Allocation in V2X Networks
Notice bibliographique
Résumé
The vehicular communication technology has enabled new services for drivers and passengers with different Quality of Service (QoS) demands. Due to network resource limitation, a cooperative resource allocation scheme between Vehicle to Infrastructure (V2I) links and Vehicle to Vehicle (V2V) links is needed. In literature, the resource allocation problem can be solved using a cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) framework. Such framework can be implemented in a central controller that receives observations and rewards of all agents, and then calculates the action for each agent accordingly. However, such a central controller may not be realistic for a vehicular network which is highly flexible and requires real-time decision making. Therefore, decentralized schemes where the agents exchange messages to maximize their average rewards would be more appropriate. Nevertheless, decentralized training increases communication costs among the agents, which is a challenging issue for a vehicular network with limited communication bandwidth. This paper proposes an Attentional Double Hierarchical Advantage Actor-Critic (ADHA2C) to address this issue. Specifically, ADHA2C adopts an attention mechanism added to the actor part to classify the important messages sent from other agents in the network. Our extensive experiments and analysis show that the proposed method approximates the performance of the upper bound model, and disturbance in the learning phase can be avoided through our proposed attention mechanism.
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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 | 0,002 | 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 ».