論文の概要: Multi-agent Reinforcement Learning with Graph Q-Networks for Antenna Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01199v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 17:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 04:20:37.865420
• Title: Multi-agent Reinforcement Learning with Graph Q-Networks for Antenna Tuning
• Title（参考訳）: アンテナチューニングのためのグラフqネットワークを用いたマルチエージェント強化学習
• Authors: Maxime Bouton, Jaeseong Jeong, Jose Outes, Adriano Mendo, Alexandros Nikou
• Abstract要約: モバイルネットワークの規模は、手作業による介入や手作業による戦略を使ってアンテナパラメータの最適化を困難にしている。 本研究では,モバイルネットワーク構成をグローバルに最適化するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。 シミュレーション環境におけるアンテナ傾き調整問題とジョイント傾き・電力制御問題に対するアルゴリズムの性能を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.94661435297309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Future generations of mobile networks are expected to contain more and more antennas with growing complexity and more parameters. Optimizing these parameters is necessary for ensuring the good performance of the network. The scale of mobile networks makes it challenging to optimize antenna parameters using manual intervention or hand-engineered strategies. Reinforcement learning is a promising technique to address this challenge but existing methods often use local optimizations to scale to large network deployments. We propose a new multi-agent reinforcement learning algorithm to optimize mobile network configurations globally. By using a value decomposition approach, our algorithm can be trained from a global reward function instead of relying on an ad-hoc decomposition of the network performance across the different cells. The algorithm uses a graph neural network architecture which generalizes to different network topologies and learns coordination behaviors. We empirically demonstrate the performance of the algorithm on an antenna tilt tuning problem and a joint tilt and power control problem in a simulated environment.
• Abstract（参考訳）: 将来のモバイルネットワークには、複雑さとパラメータの増大を伴うアンテナがますます多く含まれると予想されている。 これらのパラメータの最適化は、ネットワークのパフォーマンスを確保するために必要である。 モバイルネットワークの規模は、手動介入や手動戦略を使ってアンテナパラメータの最適化を困難にしている。 強化学習はこの課題に対処するための有望なテクニックだが、既存の手法ではローカル最適化を使って大規模なネットワーク展開にスケールすることが多い。 モバイルネットワーク構成をグローバルに最適化するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。 値分解手法を用いることで,各セル間のネットワーク性能のアドホックな分解に頼るのではなく,大域的な報酬関数からアルゴリズムを訓練することができる。 このアルゴリズムはグラフニューラルネットワークアーキテクチャを使用し、異なるネットワークトポロジに一般化し、協調行動を学ぶ。 本研究では,シミュレーション環境におけるアンテナ傾き調整問題とジョイント傾き・電力制御問題におけるアルゴリズムの性能を実証的に示す。

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