論文の概要: Remote Electrical Tilt Optimization via Safe Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05842v2
- Date: Fri, 15 Jan 2021 13:41:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 07:45:11.426270
- Title: Remote Electrical Tilt Optimization via Safe Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 安全強化学習による遠隔電気傾き最適化
- Authors: Filippo Vannella, Grigorios Iakovidis, Ezeddin Al Hakim, Erik Aumayr,
Saman Feghhi
- Abstract要約: リモート電気ティルト(RET)最適化は、ネットワークのキーパフォーマンス指標(KPI)を最適化するために、基地局(BS)アンテナの垂直傾き角を調整する効率的な方法である。
本研究では、傾き制御戦略の学習を目的とした安全強化学習(SRL)フレームワークにおけるRET最適化問題をモデル化する。
実験の結果,提案手法は安全で改良された傾き更新ポリシーを学習でき,信頼性が高く,現実のネットワーク展開の可能性も高いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2599533416395765
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Remote Electrical Tilt (RET) optimization is an efficient method for
adjusting the vertical tilt angle of Base Stations (BSs) antennas in order to
optimize Key Performance Indicators (KPIs) of the network. Reinforcement
Learning (RL) provides a powerful framework for RET optimization because of its
self-learning capabilities and adaptivity to environmental changes. However, an
RL agent may execute unsafe actions during the course of its interaction, i.e.,
actions resulting in undesired network performance degradation. Since the
reliability of services is critical for Mobile Network Operators (MNOs), the
prospect of performance degradation has prohibited the real-world deployment of
RL methods for RET optimization. In this work, we model the RET optimization
problem in the Safe Reinforcement Learning (SRL) framework with the goal of
learning a tilt control strategy providing performance improvement guarantees
with respect to a safe baseline. We leverage a recent SRL method, namely Safe
Policy Improvement through Baseline Bootstrapping (SPIBB), to learn an improved
policy from an offline dataset of interactions collected by the safe baseline.
Our experiments show that the proposed approach is able to learn a safe and
improved tilt update policy, providing a higher degree of reliability and
potential for real-world network deployment.
- Abstract（参考訳）: リモート電気ティルト(RET)最適化は、ネットワークのキーパフォーマンス指標(KPI)を最適化するために、基地局(BS)アンテナの垂直傾き角を調整する効率的な方法である。
強化学習(RL)は、自己学習能力と環境変化への適応性のために、RET最適化のための強力なフレームワークを提供する。
しかし、RLエージェントはその相互作用の過程で安全でないアクション、すなわち、望ましくないネットワーク性能が低下するアクションを実行することができる。
モバイル・ネットワーク・オペレーター(MNO)にとってサービスの信頼性は重要であり、性能劣化の可能性はRET最適化のためのRLメソッドの現実的な展開を禁止している。
本研究では,安全基準に対する性能改善の保証を提供する傾き制御戦略の学習を目的とした,安全強化学習(SRL)フレームワークにおけるRET最適化問題をモデル化する。
本稿では,最近のsrl手法であるベースラインブートストラップ(spibb)による安全なポリシー改善を活用し,safeベースラインが収集したインタラクションのオフラインデータセットから,ポリシーの改善を学習する。
実験の結果,提案手法は安全かつ改良されたティルト更新ポリシーを学習でき,より高い信頼性と実世界のネットワーク展開の可能性が得られた。
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