A Hybrid Collaborative Learning for Age of Information Minimization in Massive Access
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
Supporting massive access from Internet of Things (IoT) devices plays a pivotal role in the design of 6G networks. Nonetheless, concurrent massive access to the network deteriorates the quality of 6G communications. To overcome the challenge of massive access, our focus shifts to optimizing the age-critical frameless ALOHA (ACFA) random access protocol. The conventional ACFA suffers from high latency and unreliability when massive devices attempt to access the network. Consequently, we introduce an adaptive algorithm to address the transmission issues. This paper optimizes the random access channel (RACH) procedure by maximizing a long-term multi-objective function, which consists of the average age of information (AoI), normalized throughput, traffic load and the average number of successfully accessed machine-type communication devices. To achieve the optimal objective in ACFA, we apply deep reinforcement learning (DRL) algorithms. In our algorithms, agents take action in both distributed and centralized manners. In the distributed approach, each device learns the choice of the access probability and the slot, guided by feedback from the base station (BS). Simultaneously, in the centralized approach, the BS restricts a specific number of devices from accessing the network and dynamically adjusts the frame length based on the transmission results of devices. Our simulation results demonstrate that the proposed scheme surpasses benchmark schemes and exhibits significant potential to minimize AoI performance.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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