Stratégies de Bornes Supérieures de ...
Document type :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Title :
Stratégies de Bornes Supérieures de Confiances pour la Sélection de Canaux dans des Réseaux LPWA avec Retransmissions
Author(s) :
Bonnefoi, Remi [Auteur]
CentraleSupélec
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
SUPELEC-Campus Rennes
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Besson, Lilian [Auteur]
CentraleSupélec
Sequential Learning [SEQUEL]
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
SUPELEC-Campus Rennes
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Manco-Vasquez, Julio [Auteur]
CentraleSupélec
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
SUPELEC-Campus Rennes
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Moy, Christophe [Auteur]
Université de Rennes [UR]
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
CentraleSupélec
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
SUPELEC-Campus Rennes
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Besson, Lilian [Auteur]
CentraleSupélec
Sequential Learning [SEQUEL]
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
SUPELEC-Campus Rennes
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Manco-Vasquez, Julio [Auteur]
CentraleSupélec
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
SUPELEC-Campus Rennes
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Moy, Christophe [Auteur]
Université de Rennes [UR]
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Conference title :
The 1st International Workshop on Mathematical Tools and technologies for IoT and mMTC Networks Modeling
Conference organizers(s) :
Philippe Mary, Samir Perlaza, Petar Popovski
City :
Marrakech
Country :
Maroc
Start date of the conference :
2019-04-15
English keyword(s) :
retransmissions
Multi-Armed Bandits
Internet of Things
Upper-Confident Bound
Index Terms-Low Power Wide Area
Multi-Armed Bandits
Internet of Things
Upper-Confident Bound
Index Terms-Low Power Wide Area
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Réseaux et télécommunications [cs.NI]
French abstract :
Dans cet article, nous proposons et évaluons différentes stratégies d'apprentissage basées sur les algorithmes MAB (bandit multi-bras). Ils permettent aux appareils des futurs réseaux de l'Internet des Objets (IoT) d'améliorer ...
Show more >Dans cet article, nous proposons et évaluons différentes stratégies d'apprentissage basées sur les algorithmes MAB (bandit multi-bras). Ils permettent aux appareils des futurs réseaux de l'Internet des Objets (IoT) d'améliorer leur accès au réseau et leur autonomie, tout en tenant compte de l'impact des collisions radio rencontrées. Pour ce faire, plusieurs heuristiques utilisant des algorithmes des Bornes Supérieures de Confiance (UCB) sont examinées, afin d'explorer les informations contextuelles fournies par le nombre de retransmissions. Nos résultats montrent que les approches basées sur UCB obtiennent une amélioration significative en termes de probabilités de transmission réussie. En outre, elle révèle également qu'un accès aux canaux basé sur la stratégie UCB la plus simple est aussi efficace que des stratégies d'apprentissage plus sophistiquées.Show less >
Show more >Dans cet article, nous proposons et évaluons différentes stratégies d'apprentissage basées sur les algorithmes MAB (bandit multi-bras). Ils permettent aux appareils des futurs réseaux de l'Internet des Objets (IoT) d'améliorer leur accès au réseau et leur autonomie, tout en tenant compte de l'impact des collisions radio rencontrées. Pour ce faire, plusieurs heuristiques utilisant des algorithmes des Bornes Supérieures de Confiance (UCB) sont examinées, afin d'explorer les informations contextuelles fournies par le nombre de retransmissions. Nos résultats montrent que les approches basées sur UCB obtiennent une amélioration significative en termes de probabilités de transmission réussie. En outre, elle révèle également qu'un accès aux canaux basé sur la stratégie UCB la plus simple est aussi efficace que des stratégies d'apprentissage plus sophistiquées.Show less >
English abstract : [en]
In this paper, we propose and evaluate different learning strategies based on Multi-Arm Bandit (MAB) algorithms. They allow Internet of Things (IoT) devices to improve their access to the network and their autonomy, while ...
Show more >In this paper, we propose and evaluate different learning strategies based on Multi-Arm Bandit (MAB) algorithms. They allow Internet of Things (IoT) devices to improve their access to the network and their autonomy, while taking into account the impact of encountered radio collisions. For that end, several heuristics employing Upper-Confident Bound (UCB) algorithms are examined, to explore the contextual information provided by the number of retransmissions. Our results show that approaches based on UCB obtain a significant improvement in terms of successful transmission probabilities. Furthermore, it also reveals that a pure UCB channel access is as efficient as more sophisticated learning strategies.Show less >
Show more >In this paper, we propose and evaluate different learning strategies based on Multi-Arm Bandit (MAB) algorithms. They allow Internet of Things (IoT) devices to improve their access to the network and their autonomy, while taking into account the impact of encountered radio collisions. For that end, several heuristics employing Upper-Confident Bound (UCB) algorithms are examined, to explore the contextual information provided by the number of retransmissions. Our results show that approaches based on UCB obtain a significant improvement in terms of successful transmission probabilities. Furthermore, it also reveals that a pure UCB channel access is as efficient as more sophisticated learning strategies.Show less >
Language :
Anglais
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
ANR Project :
Comment :
The source code (MATLAB or Octave) used for the simula-tions and the figures is open-sourced under the MIT License, atBitbucket.org/scee_ietr/ucb_smart_retrans
Collections :
Source :
Files
- https://hal.inria.fr/hal-02049824v2/document
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/Approximation_m10-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/Approximation_m10.png
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/Approximation_m20-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/Approximation_m20.png
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/AUTHORS.pdf
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/LICENSE
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/Makefile
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/Markov_model-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/Markov_model.png
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/README.md
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/ResultsUCB-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/ResultsUCB.pdf
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/ResultsUCB2-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824/file/ResultsUCB2.pdf
- Open access
- Access the document
- http://arxiv.org/pdf/1902.10615
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824v2/document
- Open access
- Access the document
- https://hal.inria.fr/hal-02049824v2/document
- Open access
- Access the document
- document
- Open access
- Access the document
- IEEE_WCNC__2019__Paper__BMBM.pdf
- Open access
- Access the document
- Approximation_m10-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- Approximation_m10.png
- Open access
- Access the document
- Approximation_m20-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- Approximation_m20.png
- Open access
- Access the document
- AUTHORS.pdf
- Open access
- Access the document
- LICENSE
- Open access
- Access the document
- Makefile
- Open access
- Access the document
- Markov_model-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- Markov_model.png
- Open access
- Access the document
- README.md
- Open access
- Access the document
- ResultsUCB-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- ResultsUCB.pdf
- Open access
- Access the document
- ResultsUCB2-eps-converted-to.pdf
- Open access
- Access the document
- ResultsUCB2.pdf
- Open access
- Access the document
- 1902.10615
- Open access
- Access the document