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Poster communications

Multi-Armed bandit Learning in Iot Networks (MALIN)

Remi Bonnefoi 1, 2, 3, 4 Lilian Besson 1, 4, 5, 2, 3 Christophe Moy 1, 3, 6
5 SEQUEL - Sequential Learning
Inria Lille - Nord Europe, CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Résumé : Avec l'arrivée de l'Internet des objets (IoT), le spectre sans licence va être partagée par un grand nombre d'appareils aux caractéristiques différentes. Dans un tel contexte, des solutions sont nécessaires pour permettre la coexistence des appareils et éviter les pertes de performance dues aux interférences. Dans cette démonstration, nous montrons que les algorithmes d'apprentissage de renforcement et en particulier les algorithmes de bandits multi-bras peuvent être utilisés comme un moyen simple d'améliorer les performances des communications IoT.
Document type :
Poster communications
Complete list of metadatas

https://hal.inria.fr/hal-02013866
Contributor : Lilian Besson <>
Submitted on : Monday, February 11, 2019 - 1:45:46 PM
Last modification on : Wednesday, April 8, 2020 - 3:22:53 PM
Document(s) archivé(s) le : Sunday, May 12, 2019 - 1:53:27 PM

File

MALIN_poster.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-02013866, version 1

Citation

Remi Bonnefoi, Lilian Besson, Christophe Moy. Multi-Armed bandit Learning in Iot Networks (MALIN). ICT2018 - 25th International Conference on Telecommunications, Jun 2018, Saint-Malo, France. ⟨hal-02013866⟩

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