Knowledge-Collaboration-Based Resource Allocation in 6G IoT: A Graph Attention RL Approach
Notice bibliographique
Résumé
In future 6G-enabled Internet of Things (IoT), users and devices will be divided into numerous distributed domains with smaller base station coverage due to the utilization of terahertz high-frequency band communication. Deep reinforcement learning (DRL) agents will be increasingly deployed in the domain to achieve intelligent service provisioning and resource allocation. However, the existing DRL-based method faces the problem of repeated model training and poor generalization ability when service demand fluctuates and environmental changes occur. In addition, limited training samples in each domain also lead to insufficient model training. Inspired by the collaborative learning of human knowledge, we propose a knowledge collaboration-based resource allocation mechanism for future 6G-enabled IoT and address two basic issues: 1) which agent should collaborate with and 2) how to collaborate. Specifically, we first model the distributed network as a graph and use graph attention (GAT) to capture the fluctuant service demands and time-varying resource capacities in temporal and spatial domains, and then calculate the similarity between the agents. We further propose a collective reinforcement learning (CRL) algorithm that facilitates knowledge collaboration between the agents through the policy distribution. Simulation results verify that the proposed GAT-CRL achieves fast convergence as deep deterministic policy gradient (DDPG) in 4K steps, computing the similarity score more accurately with the increasing attention heads, and achieves higher successful flow than the soft actor-critic (about 3.6%–5.4%) and DDPG (about 14.6%–21%) when adapting to unseen traffic patterns/loads and increasing topology scales.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».