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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제5호
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 1,048 - 1,063 (16page)
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In this study, we propose a reinforcement learning agent to control the data transmission rates of nodes in carriersensing multiple access with collision avoidance (CSMA/CA)-based wireless networks. We design areinforcement learning (RL) agent, based on Q-learning. The agent learns the environment using the timeoutevents of packets, which are locally available in data sending nodes. The agent selects actions to control thedata transmission rates of nodes that adjust the modulation and coding scheme (MCS) levels of the data packetsto utilize the available bandwidth in dynamically changing channel conditions effectively. We use the ns3-gymframework to simulate RL and investigate the effects of the parameters of Q-learning on the performance ofthe RL agent. The simulation results indicate that the proposed RL agent adequately adjusts the MCS levelsaccording to the changes in the network, and achieves a high throughput comparable to those of the existingdata transmission rate adaptation schemes such as Minstrel.
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김희찬 / 2019 / Document Summarization Model Based on General Context in RNN / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 15(6):1378~1391
M. J. J. Ghrabat / 2019 / An effective image retrieval based on optimized genetic algorithm utilized a novel SVM-based convolutional neural network classifier / Human-centric Computing and Information Sciences 9:31
R. S. Sutton / 2018 / Reinforcement Learning: An Introduction / MIT Press
M. A. Rahman / 2016 / An efficient transmission mode selection based on reinforcement learning for cooperative cognitive radio networks / Human-centric Computing and Information Sciences 6(2)
Y. Bengio / 2009 / Learning Deep Architectures for AI / Now Publishers Inc
M. J. J. Ghrabat / 2019 / An effective image retrieval based on optimized genetic algorithm utilized a novel SVM-based convolutional neural network classifier / Human-centric Computing and Information Sciences 9:31
R. S. Sutton / 2018 / Reinforcement Learning: An Introduction / MIT Press
M. A. Rahman / 2016 / An efficient transmission mode selection based on reinforcement learning for cooperative cognitive radio networks / Human-centric Computing and Information Sciences 6(2)
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