論文の概要: A State-Augmented Approach for Learning Optimal Resource Management Decisions in Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16412v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 21:24:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 16:53:10.299405
• Title: A State-Augmented Approach for Learning Optimal Resource Management Decisions in Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワークにおける最適資源管理決定のための状態拡張アプローチ
• Authors: Yi\u{g}it Berkay Uslu (1), Navid NaderiAlizadeh (1), Mark Eisen (2), Alejandro Riberio (1) ((1) University of Pennsylvania, (2) Intel Corporation)
• Abstract要約: マルチユーザ無線ネットワークにおける無線リソース管理(RRM)問題について考察する。 目標は、ユーザのエルゴード平均パフォーマンスに制約を受けるネットワーク全体のユーティリティ機能を最適化することである。 本稿では, RRM の制約に対応する2変数の集合を入力として, 瞬時ネットワーク状態と並行して, RRM のパラメータ化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a radio resource management (RRM) problem in a multi-user wireless network, where the goal is to optimize a network-wide utility function subject to constraints on the ergodic average performance of users. We propose a state-augmented parameterization for the RRM policy, where alongside the instantaneous network states, the RRM policy takes as input the set of dual variables corresponding to the constraints. We provide theoretical justification for the feasibility and near-optimality of the RRM decisions generated by the proposed state-augmented algorithm. Focusing on the power allocation problem with RRM policies parameterized by a graph neural network (GNN) and dual variables sampled from the dual descent dynamics, we numerically demonstrate that the proposed approach achieves a superior trade-off between mean, minimum, and 5th percentile rates than baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチユーザ無線ネットワークにおける無線リソース管理(RRM)の問題について考察する。 本稿では,ネットワーク状態と並行して,rrmポリシーが制約に対応する2変数の組を入力として使用する,rrmポリシーのパラメータ化を提案する。 本稿では,提案した状態拡張アルゴリズムによって生成されるRCM決定の有効性とほぼ最適性を理論的に正当化する。 グラフニューラルネットワーク (GNN) でパラメータ化された RRM ポリシーと二重降下力学からサンプリングされた双対変数に着目し,提案手法は平均, 最小, および 5 % のトレードオフ率において, ベースライン法よりも優れたトレードオフを実現することを数値的に示す。

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