論文の概要: Single and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for AI-Enabled
Wireless Networks: A Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03615v1
- Date: Fri, 6 Nov 2020 22:12:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 05:44:23.582733
- Title: Single and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for AI-Enabled
Wireless Networks: A Tutorial
- Title（参考訳）: ai対応無線ネットワークのためのシングルおよびマルチエージェント深層強化学習:チュートリアル
- Authors: Amal Feriani and Ekram Hossain
- Abstract要約: このチュートリアルは、AI対応の6Gネットワークのための深層マルチエージェント強化学習(MARL)に焦点を当て、DRL(Deep Reinforcement Learning)の役割に焦点を当てている。
本稿では, 単エージェント RL と MARL の数学的枠組みについて概説する。
モデルベースRL(MBRL)や協調MARLなどのRLアルゴリズムを選択的に記述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.76086936463468
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) has recently witnessed significant advances
that have led to multiple successes in solving sequential decision-making
problems in various domains, particularly in wireless communications. The
future sixth-generation (6G) networks are expected to provide scalable,
low-latency, ultra-reliable services empowered by the application of
data-driven Artificial Intelligence (AI). The key enabling technologies of
future 6G networks, such as intelligent meta-surfaces, aerial networks, and AI
at the edge, involve more than one agent which motivates the importance of
multi-agent learning techniques. Furthermore, cooperation is central to
establishing self-organizing, self-sustaining, and decentralized networks. In
this context, this tutorial focuses on the role of DRL with an emphasis on deep
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) for AI-enabled 6G networks. The first
part of this paper will present a clear overview of the mathematical frameworks
for single-agent RL and MARL. The main idea of this work is to motivate the
application of RL beyond the model-free perspective which was extensively
adopted in recent years. Thus, we provide a selective description of RL
algorithms such as Model-Based RL (MBRL) and cooperative MARL and we highlight
their potential applications in 6G wireless networks. Finally, we overview the
state-of-the-art of MARL in fields such as Mobile Edge Computing (MEC),
Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks, and cell-free massive MIMO, and
identify promising future research directions. We expect this tutorial to
stimulate more research endeavors to build scalable and decentralized systems
based on MARL.
- Abstract（参考訳）: 深層強化学習(drl)は最近、様々な分野、特に無線通信において、逐次的な意思決定問題を解決する多くの成功に導いた重要な進歩を目撃している。
将来の第6世代(6G)ネットワークは、スケーラブルで低レイテンシで信頼性の高いサービスを提供し、データ駆動人工知能(AI)の適用によって強化される予定である。
インテリジェントなメタサーフェス、航空ネットワーク、AIといった将来の6Gネットワークを実現する重要な技術には、マルチエージェント学習技術の重要性を動機付ける複数のエージェントが含まれる。
さらに、自己組織化、自己維持、分散ネットワークの確立には協力が中心である。
このチュートリアルでは,ai対応6gネットワークのためのマルチエージェント強化学習(marl)を重視したdrlの役割に焦点を当てている。
本論文の第一部では,シングルエージェントrlとmarlの数学的枠組みについて概説する。
この研究の主な目的は、近年広く採用されているモデルフリーの視点を超えて、RLの適用を動機付けることである。
そこで我々は,モデルベースRL (MBRL) や協調型MARLなどのRLアルゴリズムを選択的に記述し,その可能性を6G無線ネットワークで強調する。
最後に,モバイルエッジコンピューティング (MEC) や無人航空機 (UAV) ネットワーク,セルフリーの大規模MIMOなどの分野におけるMARLの現状を概説し,将来的な研究方向性を明らかにする。
このチュートリアルは、MARLに基づいたスケーラブルで分散化されたシステムを構築するために、より多くの研究努力を刺激することを期待している。
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