冒险与否：面向无人机物联网任务卸载的带风险量化的学习
网络与互联网体系结构
2023-02-16 v1 人工智能
机器学习
摘要
提出了一种深度强化学习技术，用于智能农场物联网（IoT）环境中多接入边缘计算（MEC）辅助的无人机（UAV）网络的任务卸载决策算法。该任务卸载技术使用成本函数和 Conditional Value at Risk（CVaR，条件风险值）等金融概念来量化每个风险动作可能造成的损害。该方法能够量化潜在风险，以训练强化学习智能体避免会导致农场不可逆后果的风险行为。此类后果包括未被检测到的火灾、害虫侵扰或无人机无法使用。所提出的基于 CVaR 的技术与其他深度强化学习技术和两种固定基于规则的技術进行了比较。仿真结果表明，基于 CVaR 的风险量化方法消除了最危险的风险，即超过火灾检测任务截止时间。因此，它以可忽略的能耗增加减少了截止时间违规的总数。
引用
@article{arxiv.2302.07399,
title = {To Risk or Not to Risk: Learning with Risk Quantification for IoT Task Offloading in UAVs},
author = {Anne Catherine Nguyen and Turgay Pamuklu and Aisha Syed and W. Sean Kennedy and Melike Erol-Kantarci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07399},
year = {2023}
}
备注
Accepted for ICC2023