論文の概要: Multi-level Explanation of Deep Reinforcement Learning-based Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09645v1
• Date: Sun, 18 Sep 2022 13:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 19:30:46.138827
• Title: Multi-level Explanation of Deep Reinforcement Learning-based Scheduling
• Title（参考訳）: 深層強化学習に基づくスケジューリングのマルチレベル説明
• Authors: Shaojun Zhang and Chen Wang and Albert Zomaya
• Abstract要約: クラスタ内の依存性を意識したジョブスケジューリングはNPハードである。 最近の研究は、Deep Reinforcement Learning (DRL)がそれを解くことができることを示している。 本稿では,DRLに基づくスケジューリングのポリシーを解釈するためのマルチレベル説明フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.043569093713764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Dependency-aware job scheduling in the cluster is NP-hard. Recent work shows that Deep Reinforcement Learning (DRL) is capable of solving it. It is difficult for the administrator to understand the DRL-based policy even though it achieves remarkable performance gain. Therefore the complex model-based scheduler is not easy to gain trust in the system where simplicity is favored. In this paper, we give the multi-level explanation framework to interpret the policy of DRL-based scheduling. We dissect its decision-making process to job level and task level and approximate each level with interpretable models and rules, which align with operational practices. We show that the framework gives the system administrator insights into the state-of-the-art scheduler and reveals the robustness issue in regards to its behavior pattern.
• Abstract（参考訳）: クラスタ内の依存性を意識したジョブスケジューリングはNPハードである。 最近の研究は、Deep Reinforcement Learning (DRL)がそれを解くことができることを示している。 アドミニストレータがDRLベースのポリシーを理解することは,性能が著しく向上しても困難である。 したがって、複雑なモデルベースのスケジューラは、単純さを好むシステムに対して信頼を得ることは容易ではない。 本稿では,DRLに基づくスケジューリングのポリシーを解釈するためのマルチレベル説明フレームワークを提案する。 意思決定プロセスをジョブレベルとタスクレベルに分類し、各レベルを運用プラクティスに合わせて解釈可能なモデルとルールで近似します。 このフレームワークは,システム管理者に最先端スケジューラに関する洞察を与え,その動作パターンに関する堅牢性の問題を明らかにする。

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