論文の概要: Coordinated Reinforcement Learning for Optimizing Mobile Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15175v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 14:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 14:35:30.896545
• Title: Coordinated Reinforcement Learning for Optimizing Mobile Networks
• Title（参考訳）: モバイルネットワーク最適化のための協調強化学習
• Authors: Maxime Bouton, Hasan Farooq, Julien Forgeat, Shruti Bothe, Meral Shirazipour, Per Karlsson
• Abstract要約: 数百の協調エージェントを含む複雑なアプリケーションにおいて、協調グラフと強化学習の使い方を示す。 協調強化学習が他の手法より優れていることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.924083445159127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile networks are composed of many base stations and for each of them many parameters must be optimized to provide good services. Automatically and dynamically optimizing all these entities is challenging as they are sensitive to variations in the environment and can affect each other through interferences. Reinforcement learning (RL) algorithms are good candidates to automatically learn base station configuration strategies from incoming data but they are often hard to scale to many agents. In this work, we demonstrate how to use coordination graphs and reinforcement learning in a complex application involving hundreds of cooperating agents. We show how mobile networks can be modeled using coordination graphs and how network optimization problems can be solved efficiently using multi- agent reinforcement learning. The graph structure occurs naturally from expert knowledge about the network and allows to explicitly learn coordinating behaviors between the antennas through edge value functions represented by neural networks. We show empirically that coordinated reinforcement learning outperforms other methods. The use of local RL updates and parameter sharing can handle a large number of agents without sacrificing coordination which makes it well suited to optimize the ever denser networks brought by 5G and beyond.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークは多くの基地局で構成されており、それぞれに優れたサービスを提供するために多くのパラメータを最適化する必要がある。 これらのエンティティを自動的かつ動的に最適化することは、環境の変化に敏感であり、干渉によって互いに影響しあうため、難しい。 強化学習(rl)アルゴリズムは、入力データからベースステーションの構成戦略を自動的に学習する良い候補であるが、多くのエージェントにスケールするのは難しい。 本研究では、数百の協調エージェントを含む複雑なアプリケーションにおいて、協調グラフと強化学習の使い方を示す。 協調グラフを用いてモバイルネットワークをモデル化し、マルチエージェント強化学習を用いてネットワーク最適化問題を効率的に解く方法を示す。 グラフ構造は、ネットワークに関する専門家の知識から自然に発生し、ニューラルネットワークで表されるエッジ値関数を通じてアンテナ間の振舞いを明示的に学習することができる。 協調強化学習は他の手法よりも優れていることを示す。 ローカルなRL更新とパラメータ共有を使用することで、調整を犠牲にすることなく多数のエージェントを処理できるため、5G以上の高密度ネットワークを最適化するのに適している。

関連論文リスト

• Decentralized and Lifelong-Adaptive Multi-Agent Collaborative Learning [57.652899266553035]
  分散型および生涯適応型多エージェント協調学習は、中央サーバを使わずに複数のエージェント間のコラボレーションを強化することを目的としている。 動的協調グラフを用いた分散マルチエージェント生涯協調学習アルゴリズムであるDeLAMAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T09:21:11Z)
• Principled Architecture-aware Scaling of Hyperparameters [69.98414153320894]
  高品質のディープニューラルネットワークをトレーニングするには、非自明で高価なプロセスである適切なハイパーパラメータを選択する必要がある。 本研究では,ネットワークアーキテクチャにおける初期化と最大学習率の依存性を正確に評価する。 ネットワークランキングは、ベンチマークのトレーニングネットワークにより容易に変更可能であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T11:52:49Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Control in Wireless Networks via Adaptive Graphs [1.1861167902268832]
  多エージェント深部強化学習(MADRL)は、電力制御のような幅広い複雑な最適化問題に対処するための有望な手法として登場した。 本稿では,これらの課題を緩和する有効な手段として,分散エージェント間の通信誘導構造としてグラフを用いることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T14:25:40Z)
• Multi-agent Reinforcement Learning with Graph Q-Networks for Antenna Tuning [60.94661435297309]
  モバイルネットワークの規模は、手作業による介入や手作業による戦略を使ってアンテナパラメータの最適化を困難にしている。 本研究では,モバイルネットワーク構成をグローバルに最適化するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。 シミュレーション環境におけるアンテナ傾き調整問題とジョイント傾き・電力制御問題に対するアルゴリズムの性能を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T17:06:34Z)
• Neighbor Auto-Grouping Graph Neural Networks for Handover Parameter Configuration in Cellular Network [47.29123145759976]
  ハンドオーバパラメータ設定のための学習ベースのフレームワークを提案する。 まず、ネットワークが異なるネットワーク状態とパラメータ値にどのように反応するかを模倣する新しいアプローチを提案する。 パラメータ設定の段階では、グローバルな最適化問題を解決する代わりに、局所的な多目的最適化戦略を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:51:36Z)
• Personalized Decentralized Multi-Task Learning Over Dynamic Communication Graphs [59.96266198512243]
  本稿では,正と負の相関関係を持つタスクに対する分散・フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムでは,タスク間の相関関係を自動的に計算し,コミュニケーショングラフを動的に調整して相互に有益なタスクを接続し,互いに悪影響を及ぼす可能性のあるタスクを分離する。 合成ガウスデータセットと大規模セレブ属性(CelebA)データセットについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T18:58:24Z)
• A Graph Attention Learning Approach to Antenna Tilt Optimization [1.8024332526232831]
  6Gはモバイルネットワークを複雑さのレベルに引き上げる。 この複雑さに対処するため、ネットワークパラメータの最適化は、動的ネットワーク環境に対する高い性能とタイムリーな適応性を保証する鍵となる。 傾き最適化のためのグラフ注意Q-ラーニング(GAQ)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T15:20:53Z)
• Learning Connectivity-Maximizing Network Configurations [123.01665966032014]
  本稿では、専門家からコミュニケーションエージェントを配置することを学ぶ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた教師あり学習手法を提案する。 我々は,標準ライントポロジやリングトポロジ,ランダムに生成された105万件のテストケース,トレーニング中に見えない大規模なチームについて,CNNのパフォーマンスを実証した。 トレーニング後,本システムは10～20名のエージェントの最適化手法よりも2桁高速な接続構成を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T18:59:01Z)
• Optimizing Large-Scale Fleet Management on a Road Network using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning with Graph Neural Network [0.8702432681310401]
  本稿では,マルチエージェント強化学習とグラフニューラルネットワークを組み合わせることで,艦隊管理を最適化する新しい手法を提案する。 本研究では,実証タクシー呼出データをエミュレートした現実的なシミュレータを設計し,提案モデルの有効性を種々の条件で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T03:01:37Z)
• Multi-Agent Routing Value Iteration Network [88.38796921838203]
  疎結合グラフの学習値に基づいてマルチエージェントルーティングを行うことができるグラフニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。 最大25ノードのグラフ上で2つのエージェントでトレーニングしたモデルでは,より多くのエージェントやノードを持つ状況に容易に一般化できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T22:16:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。