論文の概要: How Does Forecasting Affect the Convergence of DRL Techniques in O-RAN Slicing?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00489v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 14:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 13:09:02.896889
• Title: How Does Forecasting Affect the Convergence of DRL Techniques in O-RAN Slicing?
• Title（参考訳）: O-RANスライシングにおけるDRLの収束性に及ぼす予測の影響
• Authors: Ahmad M. Nagib, Hatem Abou-Zeid, and Hossam S. Hassanein
• Abstract要約: 本稿では,DRLの収束性を高めるため,新しい予測支援型DRL手法とそのO-RAN実運用ワークフローを提案する。 提案手法では, 平均初期報酬値, 収束率, 収束シナリオ数において最大22.8%, 86.3%, 300%の改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.344810727033327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of immersive applications such as virtual reality (VR) gaming and metaverse services depends on low latency and reliable connectivity. To provide seamless user experiences, the open radio access network (O-RAN) architecture and 6G networks are expected to play a crucial role. RAN slicing, a critical component of the O-RAN paradigm, enables network resources to be allocated based on the needs of immersive services, creating multiple virtual networks on a single physical infrastructure. In the O-RAN literature, deep reinforcement learning (DRL) algorithms are commonly used to optimize resource allocation. However, the practical adoption of DRL in live deployments has been sluggish. This is primarily due to the slow convergence and performance instabilities suffered by the DRL agents both upon initial deployment and when there are significant changes in network conditions. In this paper, we investigate the impact of time series forecasting of traffic demands on the convergence of the DRL-based slicing agents. For that, we conduct an exhaustive experiment that supports multiple services including real VR gaming traffic. We then propose a novel forecasting-aided DRL approach and its respective O-RAN practical deployment workflow to enhance DRL convergence. Our approach shows up to 22.8%, 86.3%, and 300% improvements in the average initial reward value, convergence rate, and number of converged scenarios respectively, enhancing the generalizability of the DRL agents compared with the implemented baselines. The results also indicate that our approach is robust against forecasting errors and that forecasting models do not have to be ideal.
• Abstract（参考訳）: 仮想現実(VR)ゲームやメタバースサービスのような没入型アプリケーションの成功は、低レイテンシと信頼性の高い接続性に依存する。 シームレスなユーザエクスペリエンスを提供するため、open radio access network (o-ran)アーキテクチャと6gネットワークが重要な役割を果たすことが期待される。 O-RANパラダイムの重要なコンポーネントであるRANスライシングは、没入型サービスのニーズに基づいてネットワークリソースを割り当てることを可能にし、単一の物理インフラストラクチャ上で複数の仮想ネットワークを作成する。 O-RAN文献では、リソース割り当てを最適化するために、ディープ強化学習(DRL)アルゴリズムが一般的に使用されている。 しかし、ライブデプロイメントにおけるDRLの実践的採用は鈍化している。 これは主に、DRLエージェントが初期展開とネットワーク条件に大きな変化がある場合にも、遅い収束とパフォーマンスの不安定さに起因している。 本稿では,DRLに基づくスライシングエージェントの収束に及ぼす交通需要の時系列予測の影響について検討する。 そのために、実際のVRゲームトラフィックを含む複数のサービスをサポートする、徹底的な実験を行います。 そこで我々は,DRLの収束を高めるために,新しい予測支援型DRLアプローチとそのO-RAN実運用ワークフローを提案する。 提案手法は, 平均初期報酬値, 収束率, 収束シナリオ数において最大22.8%, 86.3%, 300%の改善を達成し, 実装ベースラインと比較してDRLエージェントの一般化性を高めた。 また,本手法は予測誤差に対して頑健であり,予測モデルが理想的でないことも示唆した。

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