HRL-TSCH：面向 IIoT 的基于分层强化学习的 TSCH 调度器
网络与互联网体系结构
2024-05-14 v2
摘要
工业物联网要求网络化嵌入式系统具备适应性以实现最佳性能。结合人工智能的最新进展，可以开发量身定制的解决方案来满足特定的应用需求。本研究引入了 HRL-TSCH，一种基于分层强化学习的方法，用于设计满足 IIoT 需求的时间分片信道跳变调度。HRL-TSCH 采用双重策略：一个用于 TSCH 调度链路管理的高层策略，以及另一个用于时隙和信道分配的低层策略。所提出的强化学习智能体解决了一个多目标问题，基于预定义的应用需求优化吞吐量、功率效率和网络延迟。模拟实验表明，HRL-TSCH 优于现有的 SOTA 方法，有效实现了吞吐量、功耗和延迟之间的最佳平衡，从而提升了 IIoT 网络性能。
引用
@article{arxiv.2401.10368,
title = {HRL-TSCH: A Hierarchical Reinforcement Learning-based TSCH Scheduler for IIoT},
author = {F. Fernando Jurado-Lasso and Charalampos Orfanidis and J. F. Jurado and Xenofon Fafoutis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.10368},
year = {2024}
}
备注
17 pages, 13 figures, 5 tables, journal