RL and DRL Based Distributed User Access Schemes in Multi-UAV Networks
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have been used as aerial platform to enhance the capacity and coverage of wireless networks. The user access is challenging due to the rapid varying channels between the moving UAVs and the ground users and the interference and conflict among users. This paper aims to investigate the user access and maximize the transmission rate while guaranteeing fairness and reducing handover. The multi-user access problem is formulated to a sequential decision problem in reinforcement learning (RL). A distributed multi-armed bandit (MAB) based algorithm is proposed to address this issue. The MAB based algorithm uses straightforward reward feedback to maintain a set of probabilistic weights, which help users to make decisions. Additionally, a multi-agent proximal policy optimization (MAPPO) based algorithm in deep reinforcement learning (DRL) is employed. The MAPPO based algorithm is centrally trained and executed in a distributed manner, and it is capable of efficiently handling multi-user access decisions. Simulation results show that the MAPPO based algorithm can achieve the highest system throughput and the distributed MAB based algorithm can reduce handover and enhancing fairness. The proposed distributed algorithms outperform benchmarks in throughput and robustness significantly.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».