Resource Allocation for Dynamic Platoon Digital Twin Networks: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Method
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle driving in a platoon is an efficient and ecological driving solution. Introducing the concept of digital twin (DT) into the platoon to establish platoon digital twin (PDT) can improve the management efficiency and driving safety of the platoon. However, the joint allocation of multiple types of resources in a platoon digital twin network (PDTN) is an important issue for the successful implementation and maintenance of the PDT. In this paper, we investigate the resource allocation problem in a PDTN. By comprehensively considering the effects of high mobility of platooning vehicles, real-time nature of the DTs, and multi-vehicle cooperation, we propose a PDT utility optimization model for bandwidth and computation resource allocation. We formulate the dynamic resource allocation problem as an$M$-th order Markov decision process (MDP) and design a deep reinforcement learning (DRL)-based dynamic resource allocation (DRLDRA) method to solve it. To optimize the actions of the agent, we reshape the state in a smaller time granularity to better reflect the temporal variations of the state. Correspondingly, we design temporal feature extraction neural networks (TFENNs) based on multi-head self-attention (MHSA) mechanism and long short-term memory (LSTM) to extract the temporal features of the state. To improve the learning efficiency, a decentralized multi-agent deep deterministic policy gradient (DDPG)-based learning framework is proposed. Numerical results show that the DRLDRA method performs excellently and outperforms other benchmark methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».