論文の概要: Deep Index Policy for Multi-Resource Restless Matching Bandit and Its Application in Multi-Channel Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07205v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 21:24:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 14:35:46.771818
• Title: Deep Index Policy for Multi-Resource Restless Matching Bandit and Its Application in Multi-Channel Scheduling
• Title（参考訳）: マルチリソースレストレスマッチング帯域に対するディープインデックスポリシーとマルチチャネルスケジューリングへの応用
• Authors: Nida Zamir, I-Hong Hou,
• Abstract要約: 異種資源システムのためのマルチリソースレスマッチング帯域(MR-RMB)モデルについて論じる。 MR-RMBに適したオンライン学習アルゴリズムであるDeep Index Policy(DIP)を導入する。 シミュレーションの結果,DIPが効率よく部分指数を学習できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.648181286553698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scheduling in multi-channel wireless communication system presents formidable challenges in effectively allocating resources. To address these challenges, we investigate the multi-resource restless matching bandit (MR-RMB) model for heterogeneous resource systems with an objective of maximizing long-term discounted total rewards while respecting resource constraints. We have also generalized to applications beyond multi-channel wireless. We discuss the Max-Weight Index Matching algorithm, which optimizes resource allocation based on learned partial indexes. We have derived the policy gradient theorem for index learning. Our main contribution is the introduction of a new Deep Index Policy (DIP), an online learning algorithm tailored for MR-RMB. DIP learns the partial index by leveraging the policy gradient theorem for restless arms with convoluted and unknown transition kernels of heterogeneous resources. We demonstrate the utility of DIP by evaluating its performance for three different MR-RMB problems. Our simulation results show that DIP indeed learns the partial indexes efficiently.
• Abstract（参考訳）: マルチチャネル無線通信システムにおけるスケジューリングは、リソースの割り当てを効果的に行う上で非常に困難な課題である。 これらの課題に対処するために、資源制約を尊重しつつ長期割引された全報酬を最大化することを目的として、異種資源システムに対するマルチリソースレスマッチング・バンディット(MR-RMB)モデルについて検討する。 また、マルチチャネル無線以外のアプリケーションにも一般化した。 学習した部分指数に基づいて資源割り当てを最適化するMax-Weight Index Matchingアルゴリズムについて検討する。 我々は、索引学習のためのポリシー勾配定理を導出した。 私たちの主な貢献は、MR-RMBに適したオンライン学習アルゴリズムである、新しいDeep Index Policy(DIP)の導入です。 DIPは、不均一資源の複雑で未知の遷移核を持つレスレスアームに対するポリシー勾配定理を利用して部分指数を学習する。 3つのMR-RMB問題に対してDIPの有効性を評価する。 シミュレーションの結果,DIPが効率よく部分指数を学習できることが示唆された。

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