論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Control in Wireless
Networks via Adaptive Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15858v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 14:25:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 15:08:58.478078
- Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Control in Wireless
Networks via Adaptive Graphs
- Title（参考訳）: 適応グラフを用いた無線ネットワークの電力制御のためのマルチエージェント強化学習
- Authors: Lorenzo Mario Amorosa, Marco Skocaj, Roberto Verdone, and Deniz
G\"und\"uz
- Abstract要約: 多エージェント深部強化学習(MADRL)は、電力制御のような幅広い複雑な最適化問題に対処するための有望な手法として登場した。
本稿では,これらの課題を緩和する有効な手段として,分散エージェント間の通信誘導構造としてグラフを用いることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1861167902268832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The ever-increasing demand for high-quality and heterogeneous wireless
communication services has driven extensive research on dynamic optimization
strategies in wireless networks. Among several possible approaches, multi-agent
deep reinforcement learning (MADRL) has emerged as a promising method to
address a wide range of complex optimization problems like power control.
However, the seamless application of MADRL to a variety of network optimization
problems faces several challenges related to convergence. In this paper, we
present the use of graphs as communication-inducing structures among
distributed agents as an effective means to mitigate these challenges.
Specifically, we harness graph neural networks (GNNs) as neural architectures
for policy parameterization to introduce a relational inductive bias in the
collective decision-making process. Most importantly, we focus on modeling the
dynamic interactions among sets of neighboring agents through the introduction
of innovative methods for defining a graph-induced framework for integrated
communication and learning. Finally, the superior generalization capabilities
of the proposed methodology to larger networks and to networks with different
user categories is verified through simulations.
- Abstract（参考訳）: 高品質で異質な無線通信サービスの需要は、無線ネットワークにおける動的最適化戦略に関する広範な研究を推進している。
いくつかの考えられるアプローチの中で、マルチエージェント深層強化学習(madrl)は、電力制御のような幅広い複雑な最適化問題に対処するための有望な方法として登場した。
しかし、様々なネットワーク最適化問題に対するMADRLのシームレスな適用は、収束に関するいくつかの課題に直面している。
本稿では,分散エージェント間の通信誘導構造としてのグラフの利用を,これらの課題を軽減する効果的な方法として提案する。
具体的には,グラフニューラルネットワーク(gnns)を,政策パラメータ化のためのニューラルアーキテクチャとして活用し,集団意思決定プロセスに関係帰納バイアスを導入する。
最も重要な点は,統合コミュニケーションと学習のためのグラフ誘導フレームワークを定義するための革新的手法の導入を通じて,隣接エージェント群間の動的相互作用のモデル化に注目することである。
最後に,提案手法のより広いネットワークと異なるユーザカテゴリのネットワークへの優れた一般化能力をシミュレーションにより検証した。
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