論文の概要: Shaping Rewards, Shaping Routes: On Multi-Agent Deep Q-Networks for Routing in Satellite Constellation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01979v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 09:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 15:45:06.972646
• Title: Shaping Rewards, Shaping Routes: On Multi-Agent Deep Q-Networks for Routing in Satellite Constellation Networks
• Title（参考訳）: 衛星コンステレーションネットワークにおけるルーティングのためのマルチエージェント深部Q-Networksについて
• Authors: Manuel M. H. Roth, Anupama Hegde, Thomas Delamotte, Andreas Knopp,
• Abstract要約: 衛星コンステレーションネットワークにおけるルーティングのためのマルチエージェント深部Qネットワークの実現可能性について検討する。 我々は、レイテンシとロードバランシングの協調最適化のための報酬形成とトレーニング収束の定量化に注力する。 集中学習と分散制御に基づく新しいハイブリッドソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.774897240515734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective routing in satellite mega-constellations has become crucial to facilitate the handling of increasing traffic loads, more complex network architectures, as well as the integration into 6G networks. To enhance adaptability as well as robustness to unpredictable traffic demands, and to solve dynamic routing environments efficiently, machine learning-based solutions are being considered. For network control problems, such as optimizing packet forwarding decisions according to Quality of Service requirements and maintaining network stability, deep reinforcement learning techniques have demonstrated promising results. For this reason, we investigate the viability of multi-agent deep Q-networks for routing in satellite constellation networks. We focus specifically on reward shaping and quantifying training convergence for joint optimization of latency and load balancing in static and dynamic scenarios. To address identified drawbacks, we propose a novel hybrid solution based on centralized learning and decentralized control.
• Abstract（参考訳）: 衛星メガ星の効率的なルーティングは、トラフィック負荷の増加、より複雑なネットワークアーキテクチャ、および6Gネットワークへの統合の処理を容易にするために重要になっている。 予測不能なトラフィック要求への適応性と堅牢性を向上し、動的ルーティング環境を効率的に解決するため、機械学習ベースのソリューションが検討されている。 パケット転送決定をQuality of Serviceの要件に従って最適化したり、ネットワークの安定性を保ったりといったネットワーク制御の問題に対して、深層強化学習技術は有望な結果を示してきた。 このため、衛星コンステレーションネットワークにおけるルーティングのためのマルチエージェント深部Qネットワークの実現可能性について検討する。 静的シナリオと動的シナリオにおいて、レイテンシとロードバランシングを共同で最適化するための報酬形成とトレーニング収束の定量化に特化する。 同定された欠点に対処するために,集中学習と分散制御に基づく新しいハイブリッドソリューションを提案する。

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