論文の概要: Advancing RAN Slicing with Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10547v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 22:09:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 15:52:58.830217
• Title: Advancing RAN Slicing with Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習によるRANスライシングの改善
• Authors: Kun Yang, Shu-ping Yeh, Menglei Zhang, Jerry Sydir, Jing Yang, Cong Shen
• Abstract要約: 本稿では,RANスライシング問題を解決するためにオフライン強化学習を導入する。 オフラインRLが準最適データセットからほぼ最適ポリシーを効果的に学習する方法を示す。 また、各種サービスレベルの要件に適合するオフラインRLの有効性の実証的証拠も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.259182716723496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic radio resource management (RRM) in wireless networks presents significant challenges, particularly in the context of Radio Access Network (RAN) slicing. This technology, crucial for catering to varying user requirements, often grapples with complex optimization scenarios. Existing Reinforcement Learning (RL) approaches, while achieving good performance in RAN slicing, typically rely on online algorithms or behavior cloning. These methods necessitate either continuous environmental interactions or access to high-quality datasets, hindering their practical deployment. Towards addressing these limitations, this paper introduces offline RL to solving the RAN slicing problem, marking a significant shift towards more feasible and adaptive RRM methods. We demonstrate how offline RL can effectively learn near-optimal policies from sub-optimal datasets, a notable advancement over existing practices. Our research highlights the inherent flexibility of offline RL, showcasing its ability to adjust policy criteria without the need for additional environmental interactions. Furthermore, we present empirical evidence of the efficacy of offline RL in adapting to various service-level requirements, illustrating its potential in diverse RAN slicing scenarios.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワークにおける動的無線リソース管理(RRM)は,特にRadio Access Network(RAN)スライシングの文脈において重要な課題を呈している。 この技術は、さまざまなユーザ要件に対応する上で重要であり、しばしば複雑な最適化シナリオに対処します。 既存の強化学習(RL)アプローチは、RANスライシングにおいて優れたパフォーマンスを達成する一方で、通常はオンラインアルゴリズムやビヘイビアクローンに依存している。 これらの方法は、継続的な環境相互作用や高品質なデータセットへのアクセスを必要とし、実践的な展開を妨げる。 これらの制約に対処するために,本論文ではRANスライシング問題の解決にオフラインRLを導入し,より実用的で適応的なRCM法への大きなシフトを示す。 我々は、オフラインrlがサブ最適データセットから最適に近いポリシーを効果的に学習できることを実証する。 本研究は、オフラインrlの固有の柔軟性を強調し、追加の環境相互作用を必要とせずにポリシー基準を調整する能力を示す。 さらに,様々なサービスレベルの要件に適合するオフラインRLの有効性を実証的に証明し,RANスライシングのシナリオにおけるその可能性を示す。

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