論文の概要: Optimization Theory Based Deep Reinforcement Learning for Resource
Allocation in Ultra-Reliable Wireless Networked Control Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16895v2
- Date: Tue, 19 Dec 2023 15:26:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 22:15:54.848219
- Title: Optimization Theory Based Deep Reinforcement Learning for Resource
Allocation in Ultra-Reliable Wireless Networked Control Systems
- Title（参考訳）: 超信頼性無線ネットワーク制御系における資源配分のための最適化理論に基づく深層強化学習
- Authors: Hamida Qumber Ali, Amirhassan Babazadeh Darabi, Sinem Coleri
- Abstract要約: 本稿では,制御系と通信系の共同設計のための,新しい最適化理論に基づく深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
通信システムのスケジュール性及びレート制約を満たすとともに、最小消費電力の目標とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.177917426690701
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The design of Wireless Networked Control System (WNCS) requires addressing
critical interactions between control and communication systems with minimal
complexity and communication overhead while providing ultra-high reliability.
This paper introduces a novel optimization theory based deep reinforcement
learning (DRL) framework for the joint design of controller and communication
systems. The objective of minimum power consumption is targeted while
satisfying the schedulability and rate constraints of the communication system
in the finite blocklength regime and stability constraint of the control
system. Decision variables include the sampling period in the control system,
and blocklength and packet error probability in the communication system. The
proposed framework contains two stages: optimization theory and DRL. In the
optimization theory stage, following the formulation of the joint optimization
problem, optimality conditions are derived to find the mathematical relations
between the optimal values of the decision variables. These relations allow the
decomposition of the problem into multiple building blocks. In the DRL stage,
the blocks that are simplified but not tractable are replaced by DRL. Via
extensive simulations, the proposed optimization theory based DRL approach is
demonstrated to outperform the optimization theory and pure DRL based
approaches, with close to optimal performance and much lower complexity.
- Abstract（参考訳）: 無線ネットワーク制御システム(WNCS)の設計は、超高信頼性を提供しながら、最小限の複雑さと通信オーバーヘッドで制御と通信システム間の重要な相互作用に対処する必要がある。
本稿では,制御系と通信系の結合設計のための新しい最適化理論に基づく深部強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
有限ブロック長レジームにおける通信システムの分割可能性とレート制約と制御系の安定性制約を満足しつつ、最小消費電力の目標を目標とする。
決定変数は、制御システムにおけるサンプリング期間と、通信システムにおけるブロック長およびパケットエラー確率を含む。
提案手法は最適化理論とDRLの2段階を含む。
最適化理論の段階では、結合最適化問題の定式化に続いて、決定変数の最適値間の数学的関係を求めるために最適条件が導出される。
これらの関係により、問題を複数のビルディングブロックに分解することができる。
DRLの段階では、単純化されているが取り外せないブロックはDRLに置き換えられる。
広範なシミュレーションにより、最適化理論に基づくDRLアプローチは最適化理論と純粋なDRLベースのアプローチより優れ、最適性能に近く、複雑度もはるかに低い。
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