論文の概要: FORLORN: A Framework for Comparing Offline Methods and Reinforcement Learning for Optimization of RAN Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13540v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 12:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 23:58:57.329505
• Title: FORLORN: A Framework for Comparing Offline Methods and Reinforcement Learning for Optimization of RAN Parameters
• Title（参考訳）: FORLORN: RANパラメータ最適化のためのオフライン手法と強化学習の比較フレームワーク
• Authors: Vegard Edvardsen, Gard Spreemann, Jeriek Van den Abeele
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク環境におけるRLエージェントの性能をns-3でシミュレートする新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、ドメイン固有の知識を持たないRLエージェントが、静的シナリオにおけるオフライン最適化に適合するように、Radio Access Network(RAN)パラメータを効率的に調整する方法を学習できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing complexity and capacity demands for mobile networks necessitate innovative techniques for optimizing resource usage. Meanwhile, recent breakthroughs have brought Reinforcement Learning (RL) into the domain of continuous control of real-world systems. As a step towards RL-based network control, this paper introduces a new framework for benchmarking the performance of an RL agent in network environments simulated with ns-3. Within this framework, we demonstrate that an RL agent without domain-specific knowledge can learn how to efficiently adjust Radio Access Network (RAN) parameters to match offline optimization in static scenarios, while also adapting on the fly in dynamic scenarios, in order to improve the overall user experience. Our proposed framework may serve as a foundation for further work in developing workflows for designing RL-based RAN control algorithms.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークの複雑さとキャパシティの増大は、リソース使用量の最適化に革新的な技術を必要としている。 一方、近年のブレークスルーは、Reinforcement Learning (RL) を現実世界のシステムの継続的な制御領域に導入した。 本稿では,ネットワーク制御の段階として,ネットワーク環境におけるRLエージェントの性能をns-3でシミュレートする新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、ドメイン固有の知識を持たないrlエージェントが、静的シナリオにおけるオフライン最適化にマッチする無線アクセスネットワーク(ran)パラメータを効率的に調整する方法を学習できると同時に、全体的なユーザエクスペリエンスを改善するために、動的シナリオにも適応できることを実証する。 提案するフレームワークは、RLベースのRAN制御アルゴリズムを設計するためのワークフローの開発において、さらなる取り組みの基盤となる可能性がある。

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