| Title: |
Multi-Armed bandit Learning in Iot Networks (MALIN) ; Une démonstration d'apprentissage avec des bandits multi-bras pour des réseaux IoT (MALIN) |
| Authors: |
Bonnefoi, Remi; Besson, Lilian; Moy, Christophe |
| Contributors: |
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR); Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); CentraleSupélec; Signal, Communication et Electronique Embarquée (SCEE); Institut d'Electronique et de Télécommunications de Rennes (IETR); Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Supérieure d'Electricité - SUPELEC (FRANCE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Supérieure d'Electricité - SUPELEC (FRANCE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); SUPELEC-Campus Rennes; Ecole Supérieure d'Electricité - SUPELEC (FRANCE); Sequential Learning (SEQUEL); Inria Lille - Nord Europe; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL); Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Université de Rennes (UR) |
| Source: |
ICT 2018 - 25th International Conference on Telecommunications ; https://inria.hal.science/hal-02013866 ; ICT 2018 - 25th International Conference on Telecommunications, Jun 2018, Saint-Malo, France. ; http://ict-2018.org/demos/ |
| Publisher Information: |
HAL CCSD |
| Publication Year: |
2018 |
| Collection: |
Université de Rennes 1: Publications scientifiques (HAL) |
| Subject Terms: |
[INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI] |
| Subject Geographic: |
Saint-Malo; France |
| Description: |
International audience ; With the advent of the Internet of Things (IoT), unlicensed band are going to be shared by a large number of devices with dissimilar caracteristics. In such context, solutions are required to allow the coexistence of devices and to avoid performance drop due to interference. In this demonstration, we show that reinforcement learning algorithms and in particular Multi-Armed Bandit algorithms can be used as a means of improving the performance of IoT communications. ; 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: |
conference object; still image |
| Language: |
English |
| Availability: |
https://inria.hal.science/hal-02013866; https://inria.hal.science/hal-02013866v1/document; https://inria.hal.science/hal-02013866v1/file/MALIN_poster.pdf |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/OpenAccess |
| Accession Number: |
edsbas.582B8E20 |
| Database: |
BASE |