論文の概要: Coverage Analysis of Multi-Environment Q-Learning Algorithms for Wireless Network Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16882v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 20:09:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 17:08:59.104136
• Title: Coverage Analysis of Multi-Environment Q-Learning Algorithms for Wireless Network Optimization
• Title（参考訳）: 無線ネットワーク最適化のためのマルチ環境Q-Learningアルゴリズムのカバレッジ解析
• Authors: Talha Bozkus, Urbashi Mitra,
• Abstract要約: 最近の進歩には、アンサンブルマルチ環境ハイブリッドQ-ラーニングアルゴリズムが含まれる。 提案アルゴリズムは,現状の強化学習アルゴリズムよりも,ポリシエラーの50パーセント,実行時複雑性の40パーセントを達成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.035417008213077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Q-learning is widely used to optimize wireless networks with unknown system dynamics. Recent advancements include ensemble multi-environment hybrid Q-learning algorithms, which utilize multiple Q-learning algorithms across structurally related but distinct Markovian environments and outperform existing Q-learning algorithms in terms of accuracy and complexity in large-scale wireless networks. We herein conduct a comprehensive coverage analysis to ensure optimal data coverage conditions for these algorithms. Initially, we establish upper bounds on the expectation and variance of different coverage coefficients. Leveraging these bounds, we present an algorithm for efficient initialization of these algorithms. We test our algorithm on two distinct real-world wireless networks. Numerical simulations show that our algorithm can achieve %50 less policy error and %40 less runtime complexity than state-of-the-art reinforcement learning algorithms. Furthermore, our algorithm exhibits robustness to changes in network settings and parameters. We also numerically validate our theoretical results.
• Abstract（参考訳）: Qラーニングは、未知のシステムダイナミクスを用いた無線ネットワークの最適化に広く用いられている。 近年の進歩として,マルチ環境ハイブリッドQ-ラーニングアルゴリズムが登場し,大規模無線ネットワークにおける精度と複雑性の観点から,構造的だが異なるマルコフ環境にまたがる複数のQ-ラーニングアルゴリズムを活用し,既存のQ-ラーニングアルゴリズムより優れている。 本稿では,これらのアルゴリズムに対して最適なデータカバレッジ条件を確保するために,包括的カバレッジ分析を行う。 当初、我々は異なるカバレッジ係数の期待値と分散値の上限を確立した。 これらのバウンダリを活用することで,これらのアルゴリズムを効率的に初期化するためのアルゴリズムを提案する。 我々は、2つの異なる現実世界の無線ネットワーク上でアルゴリズムをテストする。 数値シミュレーションにより、我々のアルゴリズムは、最先端の強化学習アルゴリズムよりも、ポリシーエラーが50%少なく、ランタイムの複雑さが%40小さいことが示される。 さらに,提案アルゴリズムは,ネットワーク設定やパラメータの変化に対して堅牢性を示す。 また、理論的結果も数値的に検証する。

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