論文の概要: Symbolic Reinforcement Learning for Safe RAN Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06602v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 10:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 04:31:09.092927
• Title: Symbolic Reinforcement Learning for Safe RAN Control
• Title（参考訳）: 安全なRAN制御のための記号強化学習
• Authors: Alexandros Nikou, Anusha Mujumdar, Marin Orlic, Aneta Vulgarakis Feljan
• Abstract要約: 無線アクセスネットワーク(RAN)アプリケーションにおける安全な制御のためのシンボリック強化学習(SRL)アーキテクチャを紹介します。 本ツールでは,LTL(Linear Temporal Logic)で表現された高レベルの安全仕様を選択して,所定のセルネットワーク上で動作しているRLエージェントをシールドする。 ユーザインタフェース(ui)を用いて,ユーザがインテントの仕様をアーキテクチャに設定し,許可されたアクションとブロックされたアクションの違いを検査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we demonstrate a Symbolic Reinforcement Learning (SRL) architecture for safe control in Radio Access Network (RAN) applications. In our automated tool, a user can select a high-level safety specifications expressed in Linear Temporal Logic (LTL) to shield an RL agent running in a given cellular network with aim of optimizing network performance, as measured through certain Key Performance Indicators (KPIs). In the proposed architecture, network safety shielding is ensured through model-checking techniques over combined discrete system models (automata) that are abstracted through reinforcement learning. We demonstrate the user interface (UI) helping the user set intent specifications to the architecture and inspect the difference in allowed and blocked actions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無線アクセスネットワーク(RAN)アプリケーションにおいて,安全制御のためのシンボル強化学習(SRL)アーキテクチャを実証する。 自動ツールでは、特定のキーパフォーマンス指標(KPI)によって測定されたネットワーク性能の最適化を目的として、LTL(Linear Temporal Logic)で表現された高レベルの安全仕様を選択して、所定のセルネットワーク上で動作しているRLエージェントを保護することができる。 提案するアーキテクチャでは、強化学習によって抽象化された統合離散システムモデル(automata)に対して、モデルチェック技術によってネットワーク安全遮蔽が保証される。 ユーザインタフェース(ui)を用いて,ユーザがインテントの仕様をアーキテクチャに設定し,許可されたアクションとブロックされたアクションの違いを検査する。

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