Goal-Oriented Reinforcement Learning in THz-Enabled UAV-Aided Network Using Supervised Learning
Notice bibliographique
Résumé
Deep reinforcement learning (DRL) has been a key machine learning technique in many 5G and 6G applications. DRL agents learn optimal (or sub-optimal) policies by interacting with the environment. However, this process often involves numerous uninformative and repetitive message transmissions between the DRL agent and its environment. In this paper, we address the problem of reducing interactions between the DRL agent and the environment, called goal-oriented DRL. Meanwhile, Terahertz (THz) bands and unmanned aerial vehicles (UAVs) are considered two of the main enablers of 6G. Therefore, we investigate the goal-oriented DRL problem in a THz-enabled UAV-aided network. We formulate it as an optimization problem with the goals of i) reducing interactions between the UAV (DRL agent) and IoT devices (environment), ii) maximizing the number of served IoT devices, and iii) ensuring fairness. The constraints include the movement characteristics of IoT devices, the maximum speed limitation of the UAV, the QoS requirements of the served IoT devices, and the limited uplink coverage of the THz-enabled UAV. This problem is a mixed-integer nonlinear programming optimization problem and is NP-hard. To address this problem, we employ the decoupling optimization method and an approach inspired by the self-triggered method from control engineering. Specifically, the problem is divided into two sub-problems; Then, we propose using supervised learning as a teacher for DRL to reduce the interactions. Our simulation results show that the goal-oriented DRL approach outperforms conventional methods by reducing interactions and maintaining good performance in terms of the number of served IoT devices and fairness.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».