論文の概要: Model-Free Learning of Optimal Deterministic Resource Allocations in Wireless Systems via Action-Space Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10352v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 18:26:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 14:07:23.958350
• Title: Model-Free Learning of Optimal Deterministic Resource Allocations in Wireless Systems via Action-Space Exploration
• Title（参考訳）: 行動空間探索による無線システムの最適決定性資源配分のモデル自由学習
• Authors: Hassaan Hashmi and Dionysios S. Kalogerias
• Abstract要約: 本稿では,最適パラメータ化資源割り当てポリシーを効率的に学習するための,技術的基盤と拡張性のある2次元勾配法を提案する。 提案手法は, 深層ネットワークなどの一般的な普遍表現の勾配を効率よく活用するだけでなく, 低次元摂動により構築された関連するランダムネットワークサービスのゼロ階勾配近似を一貫したゼロ階勾配近似に頼っているため, 真のモデルフリーである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.721069729610892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wireless systems resource allocation refers to perpetual and challenging nonconvex constrained optimization tasks, which are especially timely in modern communications and networking setups involving multiple users with heterogeneous objectives and imprecise or even unknown models and/or channel statistics. In this paper, we propose a technically grounded and scalable primal-dual deterministic policy gradient method for efficiently learning optimal parameterized resource allocation policies. Our method not only efficiently exploits gradient availability of popular universal policy representations, such as deep neural networks, but is also truly model-free, as it relies on consistent zeroth-order gradient approximations of the associated random network services constructed via low-dimensional perturbations in action space, thus fully bypassing any dependence on critics. Both theory and numerical simulations confirm the efficacy and applicability of the proposed approach, as well as its superiority over the current state of the art in terms of both achieving near-optimal performance and scalability.
• Abstract（参考訳）: ワイヤレスシステムのリソース割り当ては、永続的で挑戦的な非凸制約付き最適化タスクを指しており、特に、不均一な目的と不正確あるいは未知のモデルやチャネル統計を持つ複数のユーザを含む現代の通信およびネットワーク設定においてタイムリーである。 本稿では,最適パラメータ化資源割り当てポリシーを効率よく学習するための,技術的基盤と拡張性のある原始双対決定性ポリシー勾配法を提案する。 提案手法は,深層ニューラルネットワークなどの一般的な普遍的政策表現の勾配を効率よく活用するだけでなく,行動空間の低次元摂動によって構築された関連するランダムネットワークサービスのゼロ階勾配近似を一貫したゼロ階勾配近似に頼っているため,真のモデルフリーである。 理論と数値シミュレーションの両方が提案手法の有効性と適用性を確認し、ほぼ最適性能とスケーラビリティの両面において現在の技術よりも優れていることを証明している。

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