論文の概要: Differentiated Federated Reinforcement Learning for Dynamic and Heterogeneous Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02075v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 07:40:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 19:11:31.353836
• Title: Differentiated Federated Reinforcement Learning for Dynamic and Heterogeneous Network
• Title（参考訳）: 動的および異種ネットワークのための微分連体強化学習
• Authors: Fengxiao Tang, Yilin Yang, Xin Yao, Ming Zhao, Nei Kato
• Abstract要約: そこで本研究では,局所戦略トラップ問題の解法として,DFRL(Dariated Federated Reinforcement Learning)を提案する。 DFRLでは,地域政策学習モデルをグローバルトレンドモデルと地域環境に適応的に更新する。 提案手法は,スループット,遅延,パケットドロップレートの点で,ベースラインよりも優れたグローバルパフォーマンスと公平性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.592544091889811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The modern dynamic and heterogeneous network brings differential environments with respective state transition probability to agents, which leads to the local strategy trap problem of traditional federated reinforcement learning (FRL) based network optimization algorithm. To solve this problem, we propose a novel Differentiated Federated Reinforcement Learning (DFRL), which evolves the global policy model integration and local inference with the global policy model in traditional FRL to a collaborative learning process with parallel global trends learning and differential local policy model learning. In the DFRL, the local policy learning model is adaptively updated with the global trends model and local environment and achieves better differentiated adaptation. We evaluate the outperformance of the proposal compared with the state-of-the-art FRL in a classical CartPole game with heterogeneous environments. Furthermore, we implement the proposal in the heterogeneous Space-air-ground Integrated Network (SAGIN) for the classical traffic offloading problem in network. The simulation result shows that the proposal shows better global performance and fairness than baselines in terms of throughput, delay, and packet drop rate.
• Abstract（参考訳）: 現代の動的・異種ネットワークは、各状態遷移確率の異なる微分環境をエージェントにもたらすため、従来のフェデレーション強化学習(FRL)に基づくネットワーク最適化アルゴリズムの局所的戦略トラップ問題に繋がる。 そこで本研究では,従来のFRLにおけるグローバルポリシーモデルの統合と局所推論を,並列なグローバルトレンド学習と差分ローカルポリシーモデル学習を併用した協調学習プロセスへと進化させる,新たな差別化フェデレーション強化学習(DFRL)を提案する。 DFRLでは,地域政策学習モデルをグローバルトレンドモデルと地域環境に適応的に更新し,より良い適応性を実現する。 異種環境をもつ古典型カートプールゲームにおいて, 最先端のFRLと比較して, 提案手法の性能評価を行った。 さらに,異種宇宙空地統合ネットワーク(SAGIN)において,従来のトラフィックオフロード問題に対する提案を実装した。 シミュレーションの結果,提案手法はスループット,遅延,パケットドロップレートの点で,ベースラインよりも優れたグローバル性能と公平性を示した。

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