반응형 논문 리뷰/RL application3 Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning Aided Resource Allocation for UAV Anti-Jamming Communication IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL: DOI 10.1109/JIOT.2022.3188833 Abstract : UAV network에 대한 joint channel 및 power allocation에 대한 anti-jamming problem을 연구한다. 특히, UAV 간의 mutual interference와 external malicious jamming을 모두 방지하여 전력 소비와 관련된 시스템 경험 품질(QoE)를 극대화하는데 중점을 둔다. 해당 논문에서는 collaborate MALQL(multi-agent layered Q-learning) 기반 anti-jamming communication algorithm을 제안한다. Introduction : 해당 논문에서는 UAV.. 2022. 8. 26. [3M-RL] Multi-Resolution, Multi-Agent, Mean-Field Reinforcement Learning for Autonomous UAV Routing IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, VOL. 23, NO. 7, JULY 2022 Abstract : UAV(unmanned aerial vehicle) 함대를 관리하는데 collision-free path planning은 중요한 challenge이다. 해당 논문에서는 UAV routing policy 설계를 고려하고, 3M-RL이라는 multi-solution, multi-agent, mean-field 학습 algorithm을 제안한다. 각 UAV는 local obseration을 기반으로 결정을 내리고 다른 UAV와 통신하지 않는 decentralized execution으로 동작한다. Introduction : UAS(unmann.. 2022. 8. 13. [MASCO] Coordination of EV Charging Through MARL IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, VOL. 11, NO. 3, MAY 2020 Abstract : EV charging 수요가 급증하는 피크 시간에 배전망의 변압기에 과부하가 걸리는 문제를 해결하고자 부하를 줄이고 가능한 공평하게 EV를 충전하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 일반적으로 single type 요금제 또는 배전망에 대한 강력한 가정을 두는 전제를 사용하였다. 해당 논문에서는 EV recharging 도중, 동시에 변압기 과부화를 피하고 에너지 비용을 최소화하는 MultiAgent Selfish COllaborative architecture(MASCO)을 제안한다. Nomenclature Introduction 1. MASCO는 distributed Multiag.. 2022. 7. 13. 이전 1 다음 반응형