論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Routing in Integrated Access Backhaul Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16170v1
• Date: Fri, 12 May 2023 13:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 04:32:45.876293
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Routing in Integrated Access Backhaul Networks
• Title（参考訳）: 統合アクセスバックホールネットワークにおけるネットワークルーティングのためのマルチエージェント強化学習
• Authors: Shahaf Yamin and Haim Permuter
• Abstract要約: IABネットワークの遅延を最小化しながらパケット到着率を最大化することを目的としている。 この問題を解決するため、我々はマルチエージェントで部分的に観察されたマルコフ決定プロセス(POMD)を開発した。 A2Cは他の強化学習アルゴリズムよりも優れており、ネットワーク効率が向上し、利己的エージェントの挙動が低下することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the problem of wireless routing in integrated access backhaul (IAB) networks consisting of fiber-connected and wireless base stations and multiple users. The physical constraints of these networks prevent the use of a central controller, and base stations have limited access to real-time network conditions. We aim to maximize packet arrival ratio while minimizing their latency, for this purpose, we formulate the problem as a multi-agent partially observed Markov decision process (POMDP). To solve this problem, we develop a Relational Advantage Actor Critic (Relational A2C) algorithm that uses Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) and information about similar destinations to derive a joint routing policy on a distributed basis. We present three training paradigms for this algorithm and demonstrate its ability to achieve near-centralized performance. Our results show that Relational A2C outperforms other reinforcement learning algorithms, leading to increased network efficiency and reduced selfish agent behavior. To the best of our knowledge, this work is the first to optimize routing strategy for IAB networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,fiber-connected and wireless base stationと複数ユーザからなるiabネットワークにおける無線ルーティングの問題点について検討する。 これらのネットワークの物理的制約は中央制御器の使用を妨げ、基地局はリアルタイムネットワーク条件へのアクセスを制限している。 遅延を最小限に抑えつつパケット到着率を最大化することを目的として,マルチエージェント部分観測マルコフ決定プロセス(pomdp)として問題を定式化する。 この問題を解決するために,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)と類似の宛先情報を用いたリレーショナルアドバンテージアクタ批判(Relational Advantage Actor Critic, Relational A2C)アルゴリズムを開発した。 本稿では,このアルゴリズムの3つの学習パラダイムを提示し,ほぼ集中型性能を実現する能力を示す。 その結果,リレーショナルA2Cは他の強化学習アルゴリズムよりも優れており,ネットワーク効率が向上し,利己的エージェントの挙動が低下することがわかった。 我々の知る限りでは、この作業はIABネットワークのルーティング戦略を最適化する最初のものである。

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