Sum Rate Maximization for RIS-assisted UAV-IoT Networks using Sample Efficient SAC Technique
Notice bibliographique
Résumé
Deep Reinforcement Learning (DRL) based algorithms have been widely adopted to solve the non-convex optimization problems in Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)assisted Unmanned Aerial Vehicle (UAV) systems for establishing uninterrupted wireless connections with the ground Internet of Things (IoT) devices. However, model-free DRL techniques such as Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Deep Q-learning (DQN) and Double Deep Q-learning (DDQN) suffer from low convergence and poor sample efficiency. Use of off-policy DRL techniques can be an appropriate solution to enhance the sample efficiency and training speed in vulnerable and fast changing environments involving multiple IoTs. In this paper, we use a novel off-policy actor-critic DRL technique called Soft ActorCritic (SAC) to solve the sum rate maximization problem in RIS-assisted UAV-IoT networks in dense urban environment. We perform simulations to compare the results of the proposed sample efficient SAC algorithm with the existing DDPG technique with and without RIS optimization. Our simulations show that SAC with optimized RIS outperforms the model-free DDPG technique in terms of maximizing the sum rate.
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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 | 0,000 |
| 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 ».