論文の概要: Toward Enhanced Reinforcement Learning-Based Resource Management via Digital Twin: Opportunities, Applications, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07857v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 04:14:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 18:34:46.493906
• Title: Toward Enhanced Reinforcement Learning-Based Resource Management via Digital Twin: Opportunities, Applications, and Challenges
• Title（参考訳）: デジタル双生児による強化強化学習型資源管理に向けて--機会・応用・課題
• Authors: Nan Cheng, Xiucheng Wang, Zan Li Zhisheng Yin, Tom Luan, Xuemin Shen,
• Abstract要約: 本稿では、ネットワークリソース管理の性能と信頼性を最適化することを目的とした、デジタルツイン(DT)強化強化学習(RL)フレームワークを提案する。 これらの課題に対処するため,総合的なDTベースのフレームワークが提案され,統一的なRLベースのリソース管理のための収束速度と性能が向上する。 提案するフレームワークは、安全な行動探索、長期的なリターンのより正確な推定、トレーニング収束の高速化、コンバージェンス性能の向上、様々なネットワーク条件へのリアルタイム適応を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.24445629964705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents a digital twin (DT)-enhanced reinforcement learning (RL) framework aimed at optimizing performance and reliability in network resource management, since the traditional RL methods face several unified challenges when applied to physical networks, including limited exploration efficiency, slow convergence, poor long-term performance, and safety concerns during the exploration phase. To deal with the above challenges, a comprehensive DT-based framework is proposed to enhance the convergence speed and performance for unified RL-based resource management. The proposed framework provides safe action exploration, more accurate estimates of long-term returns, faster training convergence, higher convergence performance, and real-time adaptation to varying network conditions. Then, two case studies on ultra-reliable and low-latency communication (URLLC) services and multiple unmanned aerial vehicles (UAV) network are presented, demonstrating improvements of the proposed framework in performance, convergence speed, and training cost reduction both on traditional RL and neural network based Deep RL (DRL). Finally, the article identifies and explores some of the research challenges and open issues in this rapidly evolving field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワーク資源管理における性能と信頼性の最適化を目的としたデジタルツイン(DT)強化強化学習(RL)フレームワークについて述べる。 以上の課題に対処するため,統合されたRLベースのリソース管理のための収束速度と性能を向上させるため,包括的なDTベースのフレームワークが提案されている。 提案するフレームワークは、安全な行動探索、長期的なリターンのより正確な推定、トレーニング収束の高速化、コンバージェンス性能の向上、様々なネットワーク条件へのリアルタイム適応を提供する。 次に,超信頼性・低遅延通信 (URLLC) サービスと複数の無人航空機 (UAV) ネットワークに関する2つの事例研究を行い,従来のRLとニューラルネットワークに基づくDeep RL (DRL) による性能,収束速度,トレーニングコスト削減の枠組みの改善を実証した。 最後に、この記事は、この急速に発展する分野における研究課題とオープンな問題を特定し、調査する。

関連論文リスト

• Digital Twin-Assisted Data-Driven Optimization for Reliable Edge Caching in Wireless Networks [60.54852710216738]
  我々はD-RECと呼ばれる新しいデジタルツインアシスト最適化フレームワークを導入し、次世代無線ネットワークにおける信頼性の高いキャッシュを実現する。 信頼性モジュールを制約付き決定プロセスに組み込むことで、D-RECは、有利な制約に従うために、アクション、報酬、状態を適応的に調整することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T02:40:28Z)
• Constrained Reinforcement Learning for Adaptive Controller Synchronization in Distributed SDN [7.277944770202078]
  この研究は、AR/VRタスクのオフロードにおいて、高いレイテンシ閾値を保証するために、価値ベースとポリシーベースの手法の両方を含む深層強化学習(DRL)技術を検討することに焦点を当てる。 評価結果は,レイテンシやロードバランシングといった個々のネットワークメトリクスを最適化する上で,値ベースの手法が優れているのに対して,ポリシベースのアプローチは,突然のネットワーク変更や再構成に適応する上で,ロバスト性が高いことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T21:57:22Z)
• Deep Reinforcement Learning Based Cross-Layer Design in Terahertz Mesh Backhaul Networks [12.963836913881801]
  Terahertz(THz)メッシュネットワークは、次世代無線バックホールシステムにとって魅力的なものだ。 効率的な層間ルーティングと長期リソース割り当ては、THzメッシュネットワークでは未解決の問題である。 本稿では,THzメッシュネットワークにおける深部強化学習(DRL)に基づく層間設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T06:36:00Z)
• Digital Twin Assisted Deep Reinforcement Learning for Online Admission Control in Sliced Network [19.152875040151976]
  この問題に対処するために、ディジタルツイン(DT)高速化DRLソリューションを提案する。 ニューラルネットワークベースのDTは、システムをキューイングするためのカスタマイズされた出力層を備え、教師付き学習を通じてトレーニングされ、DRLモデルのトレーニングフェーズを支援するために使用される。 DT加速DRLは、直接訓練された最先端Q-ラーニングモデルと比較して、リソース利用率を40%以上向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T09:09:19Z)
• MARLIN: Soft Actor-Critic based Reinforcement Learning for Congestion Control in Real Networks [63.24965775030673]
  そこで本研究では,汎用的な渋滞制御(CC)アルゴリズムを設計するための新しい強化学習(RL)手法を提案する。 我々の解であるMARLINは、Soft Actor-Criticアルゴリズムを用いてエントロピーとリターンの両方を最大化する。 我々は,MARLINを実ネットワーク上で訓練し,実ミスマッチを克服した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T18:27:20Z)
• Toward Safe and Accelerated Deep Reinforcement Learning for Next-Generation Wireless Networks [21.618559590818236]
  本稿では,DRL ベースの RRM ソリューションを開発する際に直面する2つの課題について論じる。 特に,DRLアルゴリズムが示す遅延収束と性能不安定性を緩和する,安全かつ高速化されたDRLベースのRRMソリューションの必要性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T04:50:49Z)
• DL-DRL: A double-level deep reinforcement learning approach for large-scale task scheduling of multi-UAV [65.07776277630228]
  分割・征服フレームワーク(DCF)に基づく二重レベル深層強化学習(DL-DRL)手法を提案する。 特に,上層部DRLモデルにおけるエンコーダ・デコーダ構成ポリシネットワークを設計し,タスクを異なるUAVに割り当てる。 また、低レベルDRLモデルにおける別の注意に基づくポリシーネットワークを利用して、各UAVの経路を構築し、実行されたタスク数を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T04:35:53Z)
• Accelerating Deep Reinforcement Learning for Digital Twin Network Optimization with Evolutionary Strategies [0.0]
  コミュニティは効率的なネットワーク管理の鍵となる手段としてDigital Twin Networks (DTN)を提案した。 Deep Reinforcement Learning (DRL) は,ネットワーク最適化問題の解法として高い性能を示した。 本稿では,経路最適化問題の解法として,進化的戦略(ES)を用いてDRLエージェントの訓練を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T11:56:55Z)
• Semantic-Aware Collaborative Deep Reinforcement Learning Over Wireless Cellular Networks [82.02891936174221]
  複数のエージェントが無線ネットワーク上で協調できるコラボレーティブディープ強化学習(CDRL)アルゴリズムは有望なアプローチである。 本稿では,リソース制約のある無線セルネットワーク上で,意味的にリンクされたDRLタスクを持つ未学習エージェントのグループを効率的に協調させる,新しい意味認識型CDRL手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T18:24:47Z)
• Combining Pessimism with Optimism for Robust and Efficient Model-Based Deep Reinforcement Learning [56.17667147101263]
  実世界のタスクでは、強化学習エージェントはトレーニング中に存在しない状況に遭遇する。 信頼性を確保するため、RLエージェントは最悪の状況に対して堅牢性を示す必要がある。 本稿では,Robust Hallucinated Upper-Confidence RL (RH-UCRL)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T16:50:17Z)

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。