論文の概要: Toward Safe and Accelerated Deep Reinforcement Learning for
Next-Generation Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13532v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 04:50:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 23:32:25.121115
- Title: Toward Safe and Accelerated Deep Reinforcement Learning for
Next-Generation Wireless Networks
- Title（参考訳）: 次世代無線ネットワークの安全・高速深層強化学習に向けて
- Authors: Ahmad M. Nagib, Hatem Abou-zeid and Hossam S. Hassanein
- Abstract要約: 本稿では,DRL ベースの RRM ソリューションを開発する際に直面する2つの課題について論じる。
特に,DRLアルゴリズムが示す遅延収束と性能不安定性を緩和する,安全かつ高速化されたDRLベースのRRMソリューションの必要性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.618559590818236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) algorithms have recently gained wide
attention in the wireless networks domain. They are considered promising
approaches for solving dynamic radio resource management (RRM) problems in
next-generation networks. Given their capabilities to build an approximate and
continuously updated model of the wireless network environments, DRL algorithms
can deal with the multifaceted complexity of such environments. Nevertheless,
several challenges hinder the practical adoption of DRL in commercial networks.
In this article, we first discuss two key practical challenges that are faced
but rarely tackled when developing DRL-based RRM solutions. We argue that it is
inevitable to address these DRL-related challenges for DRL to find its way to
RRM commercial solutions. In particular, we discuss the need to have safe and
accelerated DRL-based RRM solutions that mitigate the slow convergence and
performance instability exhibited by DRL algorithms. We then review and
categorize the main approaches used in the RRM domain to develop safe and
accelerated DRL-based solutions. Finally, a case study is conducted to
demonstrate the importance of having safe and accelerated DRL-based RRM
solutions. We employ multiple variants of transfer learning (TL) techniques to
accelerate the convergence of intelligent radio access network (RAN) slicing
DRL-based controllers. We also propose a hybrid TL-based approach and sigmoid
function-based rewards as examples of safe exploration in DRL-based RAN
slicing.
- Abstract（参考訳）: 近年,無線ネットワーク分野において,深部強化学習(DRL)アルゴリズムが注目されている。
これらは次世代ネットワークにおける動的無線資源管理(RRM)問題を解決するための有望なアプローチと考えられる。
無線ネットワーク環境の近似的かつ継続的に更新されたモデルを構築する能力を考えると、DRLアルゴリズムはそのような環境の多面的複雑さを扱うことができる。
しかし、商業ネットワークにおけるDRLの実践的な採用を妨げている課題もいくつかある。
本稿では,DRL ベースの RRM ソリューションを開発する際に直面する2つの課題について論じる。
我々は、DRLがRRM商用ソリューションへの道を見つけるためには、DRL関連のこれらの課題に対処することは避けられないと論じている。
特に,DRLアルゴリズムが示す遅延収束と性能不安定性を緩和する,安全かつ高速化されたRRMソリューションの必要性について論じる。
次に、安全かつ迅速なDRLベースのソリューションを開発するために、RRMドメインで使用される主要なアプローチをレビューし分類する。
最後に, DRL を用いた RRM ソリューションの安全性と高速化の重要性を実証するために, ケーススタディを行った。
DRLをベースとした知的無線アクセスネットワーク(RAN)スライシングコントローラの収束を加速するために,複数のトランスファーラーニング技術を用いている。
また, drlスライシングにおける安全な探索の例として, tlベースのハイブリッドアプローチとsgmoid関数に基づく報酬を提案する。
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