基于 AoI 驱动深度强化学习的物联网网络自主维护
网络与互联网体系结构
2021-01-01 v1 机器学习
摘要
物联网（IoT）随着其部署设备和应用数量的不断增长，给网络维护流程带来了重大挑战。在这项工作中，我们将物联网网络中的自主维护问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程。随后，我们利用深度强化学习（DRL）算法训练智能体，由其决定是否需要进行维护流程，并在需要的情况下决定所需的适当维护类型。为避免浪费物联网网络中稀缺的资源，我们利用信息年龄（AoI）指标作为智能体训练的奖励信号。AoI 刻画了由物联网传感器作为正常服务提供一部分所传输的感知数据的新鲜度。数值结果表明，AoI 集成了关于系统过去和当前状态的足够信息，可成功用于训练智能体以实现网络的自主维护。
引用
@article{arxiv.2012.15548,
title = {Autonomous Maintenance in IoT Networks via AoI-driven Deep Reinforcement Learning},
author = {George Stamatakis and Nikolaos Pappas and Alexandros Fragkiadakis and Apostolos Traganitis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.15548},
year = {2021}
}