論文の概要: Learning State-Augmented Policies for Information Routing in Communication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00248v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 00:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 07:07:46.182579
• Title: Learning State-Augmented Policies for Information Routing in Communication Networks
• Title（参考訳）: 通信ネットワークにおける情報ルーティングのための国家強化政策の学習
• Authors: Sourajit Das, Navid NaderiAlizadeh, Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを用いて,ソースノードの集約情報を最大化する,新たなステート拡張(SA)戦略を開発した。 教師なし学習手法を利用して、GNNアーキテクチャの出力を最適情報ルーティング戦略に変換する。 実験では,実時間ネットワークトポロジの評価を行い,アルゴリズムの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.59624401684083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper examines the problem of information routing in a large-scale communication network, which can be formulated as a constrained statistical learning problem having access to only local information. We delineate a novel State Augmentation (SA) strategy to maximize the aggregate information at source nodes using graph neural network (GNN) architectures, by deploying graph convolutions over the topological links of the communication network. The proposed technique leverages only the local information available at each node and efficiently routes desired information to the destination nodes. We leverage an unsupervised learning procedure to convert the output of the GNN architecture to optimal information routing strategies. In the experiments, we perform the evaluation on real-time network topologies to validate our algorithms. Numerical simulations depict the improved performance of the proposed method in training a GNN parameterization as compared to baseline algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ローカル情報のみにアクセスできる制約付き統計学習問題として定式化できる大規模通信ネットワークにおける情報ルーティングの問題について検討する。 本稿では,通信ネットワークのトポロジカルリンク上にグラフ畳み込みを配置することにより,gnn(graph neural network)アーキテクチャを用いて,ソースノードの集約情報を最大化する新しい状態拡張(sa)戦略を示す。 提案手法では,各ノードで利用可能なローカル情報のみを利用し,所望の情報を効率的に宛先ノードにルーティングする。 教師なし学習手法を利用して、GNNアーキテクチャの出力を最適情報ルーティング戦略に変換する。 実験では,実時間ネットワークトポロジの評価を行い,アルゴリズムの有効性を検証する。 数値シミュレーションでは,GNNパラメータ化学習における提案手法の性能向上をベースラインアルゴリズムと比較した。

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