基于CPT工具函数的语义感知资源分配优化
信息论
2025-06-06 v1 网络与互联网体系结构
信号处理
math.IT
摘要
本文研究了在语义通信中考虑语义感知效用和主观风险感知的资源分配问题。通过将信息重要性与风险规避联系起来，我们使用累积 prospect 理论（CPT）建模代理人的行为，后者包含风险敏感效用函数和分布非线性变换，反映主观收益与损失的感知。目标是最大化多个CPT建模代理人的聚合效用，这导致一个非凸、非光滑的优化问题。为高效求解这一挑战性问题，我们提出了一种新的算法框架，将成功凸近似（SCA）与投影梯度法和拉格朗日松弛相结合。我们的方法在保持解质量的同时实现了可计算的优化，既有理论严谨性又有实际有效性，适用于语义感知资源分配。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.04952,
title = {Optimization for Semantic-Aware Resource Allocation under CPT-based Utilities},
author = {Symeon Vaidanis and Photios A. Stavrou and Marios Kountouris},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.04952},
year = {2025}
}
备注
This work has been accepted for publication in IEEE SPAWC 2025. The final published version will be available via IEEE Xplore