Integrated Push-and-Pull Update Model for Goal-Oriented Effective Communication

要約

この論文では、目標指向の効果的なコミュニケーションのための意思決定について研究します。
センシング エージェント (SA) がソースを監視し、更新を生成してアクチュエーション エージェント (AA) に送信する一方で、AA がエンドポイントで目標を達成するためのアクションを実行する、エンドツーエンドのステータス更新システムについて考えます。
プッシュ ベースとプル ベースの更新通信モデルを統合して、プッシュ アンド プル モデルを取得します。これにより、SA の送信コントローラーが更新を AA にプッシュすることを決定し、AA のクエリ コントローラーが更新をプルすることができます。
特定の時間インスタンスでクエリを発行します。
有効性を評価するために、更新の鮮度、有用性、アクションの適時性を定性的属性として組み込んだ有効性グレード (GoE) 指標を利用します。
次に、誘発コストを条件として、更新の効果の予想割引額を最大化するための効果を意識したポリシーを導き出します。
SA の効果認識ポリシーでは、エンドポイントで通信された更新の潜在的な有効性が考慮されますが、AA では、ソースの確率的進化と生成された更新の重要性が考慮されます。
私たちの結果は、提案されたプッシュ アンド プル モデルが、効率と有効性の両方の点で、プッシュまたはプル ベースの更新のみに基づくモデルよりも優れていることを示しています。
さらに、両方のエージェントで効果を意識したポリシーを使用すると、一方または両方のエージェントで定期的および/または確率的な効果に依存しないポリシーと比較して有効性が向上します。

要約(オリジナル)

This paper studies decision-making for goal-oriented effective communication. We consider an end-to-end status update system where a sensing agent (SA) observes a source, generates and transmits updates to an actuation agent (AA), while the AA takes actions to accomplish a goal at the endpoint. We integrate the push- and pull-based update communication models to obtain a push-and-pull model, which allows the transmission controller at the SA to decide to push an update to the AA and the query controller at the AA to pull updates by raising queries at specific time instances. To gauge effectiveness, we utilize a grade of effectiveness (GoE) metric incorporating updates’ freshness, usefulness, and timeliness of actions as qualitative attributes. We then derive effect-aware policies to maximize the expected discounted sum of updates’ effectiveness subject to induced costs. The effect-aware policy at the SA considers the potential effectiveness of communicated updates at the endpoint, while at the AA, it accounts for the probabilistic evolution of the source and importance of generated updates. Our results show the proposed push-and-pull model outperforms models solely based on push- or pull-based updates both in terms of efficiency and effectiveness. Additionally, using effect-aware policies at both agents enhances effectiveness compared to periodic and/or probabilistic effect-agnostic policies at either or both agents.

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