論文の概要: Offline and Distributional Reinforcement Learning for Radio Resource Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16764v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 09:22:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 04:40:43.989579
• Title: Offline and Distributional Reinforcement Learning for Radio Resource Management
• Title（参考訳）: 無線資源管理のためのオフライン・分散強化学習
• Authors: Eslam Eldeeb, Hirley Alves,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は将来のインテリジェント無線ネットワークにおいて有望な役割を担っている。 オンラインRLは無線リソース管理(RRM)に採用され、従来のスキームを継承している。 本稿では,RRM問題に対するオフラインかつ分散的なRLスキームを提案し,静的データセットを用いたオフライントレーニングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.771885923067511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has proved to have a promising role in future intelligent wireless networks. Online RL has been adopted for radio resource management (RRM), taking over traditional schemes. However, due to its reliance on online interaction with the environment, its role becomes limited in practical, real-world problems where online interaction is not feasible. In addition, traditional RL stands short in front of the uncertainties and risks in real-world stochastic environments. In this manner, we propose an offline and distributional RL scheme for the RRM problem, enabling offline training using a static dataset without any interaction with the environment and considering the sources of uncertainties using the distributions of the return. Simulation results demonstrate that the proposed scheme outperforms conventional resource management models. In addition, it is the only scheme that surpasses online RL and achieves a $16 \%$ gain over online RL.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は将来のインテリジェント無線ネットワークにおいて有望な役割を担っている。 オンラインRLは無線リソース管理(RRM)に採用され、従来のスキームを継承している。 しかし、環境とのオンラインインタラクションに依存しているため、オンラインインタラクションが実現不可能な現実的な問題において、その役割は限定される。 加えて、従来のRLは、現実世界の確率的環境における不確実性とリスクの前には不足している。 本研究では, RRM問題に対するオフラインかつ分散的なRLスキームを提案し, 静的データセットを用いたオフライントレーニングを環境との相互作用なく実現し, 戻り値の分布を用いた不確実性の発生源を考慮した。 シミュレーションの結果,提案手法は従来の資源管理モデルより優れていることが示された。 さらに、オンラインRLを超える唯一のスキームであり、オンラインRLよりも16$%の利益を得ている。

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