論文の概要: Controlled Deep Reinforcement Learning for Optimized Slice Placement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01544v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 14:54:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 13:49:32.828710
• Title: Controlled Deep Reinforcement Learning for Optimized Slice Placement
• Title（参考訳）: 最適スライス配置のための深部強化学習
• Authors: Jose Jurandir Alves Esteves, Amina Boubendir, Fabrice Guillemin, Pierre Sens
• Abstract要約: 我々は、"Heuristally Assisted Deep Reinforcement Learning (HA-DRL)"と呼ばれるハイブリッドML-ヒューリスティックアプローチを提案する。 提案手法は,最近のDeep Reinforcement Learning (DRL) によるスライス配置と仮想ネットワーク埋め込み (VNE) に活用されている。 評価結果から,提案したHA-DRLアルゴリズムは,効率的なスライス配置ポリシーの学習を高速化できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8459686722437155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a hybrid ML-heuristic approach that we name "Heuristically Assisted Deep Reinforcement Learning (HA-DRL)" to solve the problem of Network Slice Placement Optimization. The proposed approach leverages recent works on Deep Reinforcement Learning (DRL) for slice placement and Virtual Network Embedding (VNE) and uses a heuristic function to optimize the exploration of the action space by giving priority to reliable actions indicated by an efficient heuristic algorithm. The evaluation results show that the proposed HA-DRL algorithm can accelerate the learning of an efficient slice placement policy improving slice acceptance ratio when compared with state-of-the-art approaches that are based only on reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワークスライス配置最適化の課題を解決するために,階層型深層強化学習(HA-DRL)と呼ぶハイブリッドMLヒューリスティックアプローチを提案する。 提案手法は,スライス配置と仮想ネットワーク埋め込み(vne)のための最近の深層強化学習(drl)の成果を活用し,効率的なヒューリスティックアルゴリズムが示す信頼性の高い動作に優先順位を与えることで,行動空間の探索を最適化するヒューリスティック関数を用いる。 評価結果から, HA-DRLアルゴリズムは, 強化学習のみに基づく最先端手法と比較して, スライス受入率を向上させる効率的なスライス配置ポリシーの学習を促進できることが示唆された。

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