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/2406.07857v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 01:46:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 01:41:06.430756
• 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）: 40.73920295596231
• 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。

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