Keskeiset käsitteet
エネルギー制約付きマルチキャストネットワークにおいて、時間平均Age of Information (AoI)を最小化するための革新的なフレームワークを提案する。
Tiivistelmä
本論文では、エネルギー制約付きマルチキャストネットワークにおいて、時間平均AoIを最小化することを目的とする。この問題は複雑であり、NP困難であるため、既存のアプローチでは適用できない。
そこで、本研究では以下の取り組みを行う:
元の問題を2つの部分問題に分解する。1つはスケジューリング問題、もう1つはツリー生成問題である。
グラフアテンションネットワーク(GAT)を用いて、グラフ情報を効果的に抽出する。
階層的強化学習フレームワークを提案し、2つの部分問題を順次解決する。
実験では、3つのデータセットを用いて評価を行った。提案手法であるTGMSは、ベースラインと比較して、エネルギー消費を75.7%削減しつつ、同等のAoIを達成できることを示した。これにより、提案手法の有効性と汎用性が確認された。
Tilastot
エネルギー消費を75.7%削減できた
ベースラインと同等のAoIを達成できた