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Conference papers

Multi-Armed Bandit Learning in IoT Networks: Learning helps even in non-stationary settings

Résumé : La mise en place des futurs réseaux Internet des Objets (IoT) nécessitera de supporter de plus en plus d'appareils communicants. Nous prouvons que les objets adaptatifs, dans des bandes non licenciées, peuvent utiliser les algorithmes d'apprentissage de type Bandit Multi-Bras (MAB) pour améliorer l'exploitation des ressources. Nous évaluons les performances de deux algorithmes classiques d'apprentissage MAB, UCB1 et Thompson Sampling, pour prendre en charge la prise de décision décentralisée d'Analyse de Spectre, appliquée aux réseaux IoT, ainsi que les performances d'apprentissage avec un nombre croissant d'objets intelligents. Nous montrons que l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage aide à adapter un plus grand nombre de dispositifs dans de tels réseaux, même lorsque tous les appareils finaux sont intelligents et changent de canal de façon dynamique. Dans le scénario étudié, l'apprentissage stochastique (MAB) fournit un gain allant jusqu'à 16% en terme de probabilités de transmission réussie, et a des performances quasi optimales même dans les situations non stationnaires et non i.i.d. avec une majorité d'appareils intelligents.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01575419
Contributor : Lilian Besson <>
Submitted on : Monday, July 2, 2018 - 7:15:03 AM
Last modification on : Thursday, April 9, 2020 - 1:17:15 AM

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BBMKP_CROWNCOM_2017.pdf
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Rémi Bonnefoi, Lilian Besson, Christophe Moy, Emilie Kaufmann, Jacques Palicot. Multi-Armed Bandit Learning in IoT Networks: Learning helps even in non-stationary settings. CROWNCOM 2017 - 12th EAI International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks, Sep 2017, Lisbon, Portugal. pp.173-185, ⟨10.1007/978-3-319-76207-4_15⟩. ⟨hal-01575419v2⟩

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