論文の概要: FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource Allocation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12633v4
- Date: Wed, 1 May 2024 18:58:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 21:11:56.967057
- Title: FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource Allocation
- Title（参考訳）: FlagVNE: ネットワークリソース割り当てのためのフレキシブルで汎用的な強化学習フレームワーク
- Authors: Tianfu Wang, Qilin Fan, Chao Wang, Long Yang, Leilei Ding, Nicholas Jing Yuan, Hui Xiong,
- Abstract要約: FLexible And Generalizable RL framework for VNE, named FlagVNEを提案する。
広範かつダイナミックな動作空間に取り組むために,適応的な動作確率分布を生成する階層型デコーダを設計する。
様々なVNRサイズの一般化問題を克服するために,メタRLに基づくトレーニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.74480390058691
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Virtual network embedding (VNE) is an essential resource allocation task in network virtualization, aiming to map virtual network requests (VNRs) onto physical infrastructure. Reinforcement learning (RL) has recently emerged as a promising solution to this problem. However, existing RL-based VNE methods are limited by the unidirectional action design and one-size-fits-all training strategy, resulting in restricted searchability and generalizability. In this paper, we propose a FLexible And Generalizable RL framework for VNE, named FlagVNE. Specifically, we design a bidirectional action-based Markov decision process model that enables the joint selection of virtual and physical nodes, thus improving the exploration flexibility of solution space. To tackle the expansive and dynamic action space, we design a hierarchical decoder to generate adaptive action probability distributions and ensure high training efficiency. Furthermore, to overcome the generalization issue for varying VNR sizes, we propose a meta-RL-based training method with a curriculum scheduling strategy, facilitating specialized policy training for each VNR size. Finally, extensive experimental results show the effectiveness of FlagVNE across multiple key metrics. Our code is available at GitHub (https://github.com/GeminiLight/flag-vne).
- Abstract（参考訳）: VNE(Virtual Network Embedding)は、仮想ネットワーク要求(VNR)を物理インフラにマッピングすることを目的とした、ネットワーク仮想化における重要なリソース割り当てタスクである。
強化学習(RL)は近年,この問題に対する有望な解決策として浮上している。
しかし、既存のRLベースのVNE法は、一方向のアクション設計と一方向のトレーニング戦略によって制限されており、探索性や一般化性が制限される。
本稿では,FLexible And Generalizable RL framework for VNE(FragVNE)を提案する。
具体的には,仮想ノードと物理ノードの同時選択を可能にする双方向動作に基づくマルコフ決定プロセスモデルを設計し,解空間の探索性を向上させる。
広範かつダイナミックな動作空間に取り組むために,適応的な動作確率分布を生成し,高い訓練効率を確保する階層型デコーダを設計する。
さらに, 様々なVNRサイズに対する一般化問題を克服するために, 各VNRサイズに対する専門的な政策訓練を容易にする, カリキュラムスケジューリング戦略を備えたメタRLベースのトレーニング手法を提案する。
最後に、多数の実験結果から、FragVNEが複数の主要な指標にまたがって有効であることが示されている。
私たちのコードはGitHubで入手可能です(https://github.com/GeminiLight/flag-vne)。
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