論文の概要: Semi-Supervised Learning Approach for Efficient Resource Allocation with Network Slicing in O-RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08861v2
• Date: Tue, 24 Sep 2024 19:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 05:17:12.050994
• Title: Semi-Supervised Learning Approach for Efficient Resource Allocation with Network Slicing in O-RAN
• Title（参考訳）: O-RANにおけるネットワークスライシングによる資源割当効率向上のための半教師付き学習手法
• Authors: Salar Nouri, Mojdeh Karbalaee Motalleb, Vahid Shah-Mansouri, Seyed Pooya Shariatpanahi,
• Abstract要約: 本稿では資源配分問題に対する革新的なアプローチを紹介する。 Open Radio Access Network (O-RAN) におけるネットワークスライシングとリソース割り当てのために、複数の独立したx-appplications (xAPPs) を協調することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1435595246496595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an innovative approach to the resource allocation problem, aiming to coordinate multiple independent x-applications (xAPPs) for network slicing and resource allocation in the Open Radio Access Network (O-RAN). Our approach maximizes the weighted throughput among user equipment (UE) and allocates physical resource blocks (PRBs). We prioritize two service types: enhanced Mobile Broadband and Ultra-Reliable Low-Latency Communication. Two xAPPs have been designed to achieve this: a power control xAPP for each UE and a PRB allocation xAPP. The method consists of a two-part training phase. The first part uses supervised learning with a Variational Autoencoder trained to regress the power transmission, UE association, and PRB allocation decisions, and the second part uses unsupervised learning with a contrastive loss approach to improve the generalization and robustness of the model. We evaluate the performance by comparing its results to those obtained from an exhaustive search and deep Q-network algorithms and reporting performance metrics for the regression task. The results demonstrate the superior efficiency of this approach in different scenarios among the service types, reaffirming its status as a more efficient and effective solution for network slicing problems compared to state-of-the-art methods. This innovative approach not only sets our research apart but also paves the way for exciting future advancements in resource allocation in O-RAN.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Open Radio Access Network(O-RAN)におけるネットワークスライシングとリソースアロケーションのための,複数の独立したx-apps(xAPPs)の協調を目的とした,リソースアロケーション問題に対する革新的なアプローチを提案する。 提案手法は,ユーザ機器(UE)間の重み付けスループットを最大化し,物理リソースブロック(PRB)を割り当てる。 モバイルブロードバンドとウルトラ信頼性低レイテンシ通信の2種類のサービスタイプを優先する。 2つのxAPPがこれを実現するために設計されており、各UE用の電力制御xAPPと、PRBアロケーションxAPPである。 方法は2つのパートのトレーニングフェーズから構成される。 第1部は、電力伝達、UEアソシエーション、RBBアロケーション決定を遅らせるように訓練された変分オートコーダによる教師あり学習を使用し、第2部は、教師なし学習と対照的な損失アプローチを用いて、モデルの一般化と堅牢性を改善する。 提案手法は,全探索および深部Q-ネットワークアルゴリズムから得られた結果と比較し,回帰作業のパフォーマンス指標を報告する。 その結果、サービスタイプの異なるシナリオにおけるこのアプローチの優れた効率性を示し、最先端の手法と比較して、ネットワークスライシング問題に対するより効率的で効果的なソリューションとしての地位を再確認した。 この革新的なアプローチは、我々の研究を分離するだけでなく、O-RANにおける資源割り当てにおけるエキサイティングな将来的な進歩の道を開く。

関連論文リスト

• Two-Timescale Model Caching and Resource Allocation for Edge-Enabled AI-Generated Content Services [55.0337199834612]
  Generative AI(GenAI)は、カスタマイズされたパーソナライズされたAI生成コンテンツ(AIGC)サービスを可能にするトランスフォーメーション技術として登場した。 これらのサービスは数十億のパラメータを持つGenAIモデルの実行を必要とし、リソース制限の無線エッジに重大な障害を生じさせる。 我々は、AIGC品質とレイテンシメトリクスのトレードオフをバランスさせるために、AIGCサービスのジョイントモデルキャッシングとリソースアロケーションの定式化を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T07:01:13Z)
• Federated Reinforcement Learning for Resource Allocation in V2X Networks [46.6256432514037]
  資源配分はV2Xネットワークの性能に大きな影響を及ぼす。 リソース割り当てのための既存のアルゴリズムのほとんどは、最適化や機械学習に基づいている。 本稿では,連合型強化学習の枠組みの下で,V2Xネットワークにおける資源配分について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T15:26:54Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Routing in Integrated Access Backhaul Networks [0.0]
  IABネットワークの遅延を最小化しながらパケット到着率を最大化することを目的としている。 この問題を解決するため、我々はマルチエージェントで部分的に観察されたマルコフ決定プロセス(POMD)を開発した。 A2Cは他の強化学習アルゴリズムよりも優れており、ネットワーク効率が向上し、利己的エージェントの挙動が低下することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T13:03:26Z)
• Graph Reinforcement Learning for Radio Resource Allocation [13.290246410488727]
  我々は,無線通信における多くの問題に固有の2種類のリレーショナル先行性を活用するために,グラフ強化学習を利用する。 グラフ強化学習フレームワークを体系的に設計するために,まず状態行列を状態グラフに変換する方法を提案する。 次に,所望の置換特性を満たすグラフニューラルネットワークの汎用手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T08:02:54Z)
• A Heuristically Assisted Deep Reinforcement Learning Approach for Network Slice Placement [0.7885276250519428]
  本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づくハイブリッド配置ソリューションと,Power of Two Choices原則に基づく専用最適化を提案する。 提案したHuristically-Assisted DRL (HA-DRL) は,他の最先端手法と比較して学習プロセスの高速化と資源利用の促進を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T10:04:17Z)
• Deep Learning-based Resource Allocation For Device-to-Device Communication [66.74874646973593]
  デバイス間通信(D2D)を用いたマルチチャネルセルシステムにおいて,リソース割り当ての最適化のためのフレームワークを提案する。 任意のチャネル条件に対する最適な資源配分戦略をディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにより近似する深層学習(DL)フレームワークを提案する。 シミュレーションの結果,提案手法のリアルタイム性能を低速で実現できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T14:19:23Z)
• Toward Multiple Federated Learning Services Resource Sharing in Mobile Edge Networks [88.15736037284408]
  本稿では,マルチアクセスエッジコンピューティングサーバにおいて,複数のフェデレーション付き学習サービスの新たなモデルについて検討する。 共同資源最適化とハイパーラーニング率制御の問題,すなわちMS-FEDLを提案する。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムの収束性能を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T01:29:41Z)
• Adaptive Serverless Learning [114.36410688552579]
  本研究では,データから学習率を動的に計算できる適応型分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは, 作業者数に対して線形高速化が可能であることを示す。 通信効率のオーバーヘッドを低減するため,通信効率のよい分散訓練手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-24T13:23:02Z)
• Resource Allocation via Model-Free Deep Learning in Free Space Optical Communications [119.81868223344173]
  本稿では,自由空間光学(FSO)通信におけるチャネルフェージング効果の緩和のための資源配分の一般的な問題について検討する。 本フレームワークでは,FSO資源割り当て問題を解決する2つのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:38:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。