論文の概要: Sparse Mean Field Load Balancing in Large Localized Queueing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12973v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 12:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 15:38:50.094210
• Title: Sparse Mean Field Load Balancing in Large Localized Queueing Systems
• Title（参考訳）: 大規模局所待ち行列システムにおけるスパース平均場負荷分散
• Authors: Anam Tahir, Kai Cui, Heinz Koeppl
• Abstract要約: 我々は、疎結合な待ち行列ネットワークにおいて、疎最適負荷分散ポリシーをトラクタブルに学習する。 グラフのコンテキストにおける新しい平均場制御問題を有界次数で定式化することにより、他の難解なマルチエージェント問題を単一エージェント問題に還元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.47298896806124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scalable load balancing algorithms are of great interest in cloud networks and data centers, necessitating the use of tractable techniques to compute optimal load balancing policies for good performance. However, most existing scalable techniques, especially asymptotically scaling methods based on mean field theory, have not been able to model large queueing networks with strong locality. Meanwhile, general multi-agent reinforcement learning techniques can be hard to scale and usually lack a theoretical foundation. In this work, we address this challenge by leveraging recent advances in sparse mean field theory to learn a near-optimal load balancing policy in sparsely connected queueing networks in a tractable manner, which may be preferable to global approaches in terms of communication overhead. Importantly, we obtain a general load balancing framework for a large class of sparse bounded-degree topologies. By formulating a novel mean field control problem in the context of graphs with bounded degree, we reduce the otherwise difficult multi-agent problem to a single-agent problem. Theoretically, the approach is justified by approximation guarantees. Empirically, the proposed methodology performs well on several realistic and scalable network topologies. Moreover, we compare it with a number of well-known load balancing heuristics and with existing scalable multi-agent reinforcement learning methods. Overall, we obtain a tractable approach for load balancing in highly localized networks.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルなロードバランシングアルゴリズムは、クラウドネットワークやデータセンタに大きな関心を持ち、パフォーマンス向上のために最適なロードバランシングポリシを計算するために、トラクタブルなテクニックを使用する必要がある。 しかしながら、既存のほとんどのスケーラブルな手法、特に平均場理論に基づく漸近的スケーリング手法は、強い局所性を持つ大規模待ち行列ネットワークをモデル化できない。 一方、一般的なマルチエージェント強化学習技術はスケールが難しく、理論的な基礎が欠如している。 本研究では,スパース平均場理論の最近の進歩を利用して,疎結合な待ち行列ネットワークにおける準最適ロードバランシングポリシを扱いやすい方法で学習することで,通信オーバーヘッドの観点からのグローバルアプローチに好適な課題を解決する。 重要なことは、広い範囲の有界位相に対する一般的な負荷分散フレームワークを得ることである。 有界次数グラフの文脈で新しい平均場制御問題を定式化することにより、それ以外では難しいマルチエージェント問題を単一エージェント問題に還元する。 理論的には、アプローチは近似保証によって正当化される。 実証的に,提案手法は,現実的でスケーラブルなネットワークトポロジでよく機能する。 さらに,多くの負荷分散ヒューリスティックと,既存のスケーラブルなマルチエージェント強化学習手法との比較を行った。 全体として,高ローカライズドネットワークにおけるロードバランシングに対する扱いやすいアプローチを得た。

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