通过元深度强化学习在无人机网络中实现年龄和功率最小化
机器学习
2025-01-27 v1 人工智能
摘要
年龄-信息(AoI)和传输功率是低能耗无线网络中的关键性能指标,其中信息新鲜性至关重要。本研究考察了由载空无人机(UAV)支持的受限功率的物联网(IoT)网络。我们的目标是优化无人机飞行轨迹和调度策略,以最小化AoI和传输功率的组合。为应对这种变化,本文提出了一种元深度强化学习(meta-deep reinforcement learning)方法,将深度Q网络(DQN)与模型无关型元学习(MAML)相结合。DQN确定无人机的最优决策,而MAML enables 跨不同目标函数的可扩展性。数值结果表明,所提出的算法收敛速度更快,且对新目标的适应性更强,实现了AoI和传输功率的最小化。
引用
@article{arxiv.2501.14603,
title = {Age and Power Minimization via Meta-Deep Reinforcement Learning in UAV Networks},
author = {Sankani Sarathchandra and Eslam Eldeeb and Mohammad Shehab and Hirley Alves and Konstantin Mikhaylov and Mohamed-Slim Alouini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14603},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 8 figures