Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi Agent DeepRL based Joint Power and Subchannel Allocation in IAB networks

論文の概要: Multi Agent DeepRL based Joint Power and Subchannel Allocation in IAB networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00144v1
Date: Thu, 31 Aug 2023 21:30:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-04 15:11:41.615211
Title: Multi Agent DeepRL based Joint Power and Subchannel Allocation in IAB networks
Title（参考訳）: IABネットワークにおけるマルチエージェントDeepRLを用いたジョイントパワーとサブチャネルアロケーション
Authors: Lakshya Jagadish, Banashree Sarma, R. Manivasakan
Abstract要約: 統合アクセスとバックハウリング(IRL)は、将来の世代におけるより高いデータレートに対する前例のない要求を満たすための、実行可能なアプローチである。本稿では,分数ノードに付随する巨大なアクション空間の問題を,Deep Q-Learning Networkを用いて処理する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Integrated Access and Backhauling (IAB) is a viable approach for meeting the unprecedented need for higher data rates of future generations, acting as a cost-effective alternative to dense fiber-wired links. The design of such networks with constraints usually results in an optimization problem of non-convex and combinatorial nature. Under those situations, it is challenging to obtain an optimal strategy for the joint Subchannel Allocation and Power Allocation (SAPA) problem. In this paper, we develop a multi-agent Deep Reinforcement Learning (DeepRL) based framework for joint optimization of power and subchannel allocation in an IAB network to maximize the downlink data rate. SAPA using DDQN (Double Deep Q-Learning Network) can handle computationally expensive problems with huge action spaces associated with multiple users and nodes. Unlike the conventional methods such as game theory, fractional programming, and convex optimization, which in practice demand more and more accurate network information, the multi-agent DeepRL approach requires less environment network information. Simulation results show the proposed scheme's promising performance when compared with baseline (Deep Q-Learning Network and Random) schemes.
Abstract（参考訳）: IAB(Integrated Access and Backhauling)は、次世代のデータレートに対する前例のない要求を満たすためのアプローチであり、高密度のファイバー配線リンクに代わる費用対効果がある。このような制約付きネットワークの設計は、通常、非凸および組合せ的性質の最適化問題をもたらす。このような状況下では,sapa(joint subchannel allocation and power allocation)問題の最適戦略を得ることが困難である。本稿では,iabネットワークにおける電力とサブチャネル割り当ての協調最適化のための多エージェント深層強化学習(deeprl)ベースのフレームワークを開発し,ダウンリンクデータレートを最大化する。 DDQN (Double Deep Q-Learning Network) を用いたSAPAは、複数のユーザやノードに関連する巨大なアクション空間を持つ計算コストの高い問題を処理できる。ゲーム理論や分数プログラミング、凸最適化といった従来の手法とは異なり、実際にはより正確なネットワーク情報を必要とするため、マルチエージェントのDeepRLアプローチでは環境ネットワーク情報が少ない。シミュレーション結果は,ベースライン(ディープqラーニングネットワークとランダム)と比較した場合,提案手法の有望な性能を示す。

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