Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta Reinforcement Learning Approach for Adaptive Resource Optimization in O-RAN

論文の概要: Meta Reinforcement Learning Approach for Adaptive Resource Optimization in O-RAN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03737v1
Date: Mon, 30 Sep 2024 23:04:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 20:18:28.507266
Title: Meta Reinforcement Learning Approach for Adaptive Resource Optimization in O-RAN
Title（参考訳）: O-RANにおける適応資源最適化のためのメタ強化学習手法
Authors: Fatemeh Lotfi, Fatemeh Afghah,
Abstract要約: Open Radio Access Network (O-RAN) は、前例のない効率性と適応性を持つ現代のネットワークの変動要求に対処する。本稿では,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)にインスパイアされたメタ深層強化学習(Meta-DRL)戦略を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.326120268549892
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As wireless networks grow to support more complex applications, the Open Radio Access Network (O-RAN) architecture, with its smart RAN Intelligent Controller (RIC) modules, becomes a crucial solution for real-time network data collection, analysis, and dynamic management of network resources including radio resource blocks and downlink power allocation. Utilizing artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), O-RAN addresses the variable demands of modern networks with unprecedented efficiency and adaptability. Despite progress in using ML-based strategies for network optimization, challenges remain, particularly in the dynamic allocation of resources in unpredictable environments. This paper proposes a novel Meta Deep Reinforcement Learning (Meta-DRL) strategy, inspired by Model-Agnostic Meta-Learning (MAML), to advance resource block and downlink power allocation in O-RAN. Our approach leverages O-RAN's disaggregated architecture with virtual distributed units (DUs) and meta-DRL strategies, enabling adaptive and localized decision-making that significantly enhances network efficiency. By integrating meta-learning, our system quickly adapts to new network conditions, optimizing resource allocation in real-time. This results in a 19.8% improvement in network management performance over traditional methods, advancing the capabilities of next-generation wireless networks.
Abstract（参考訳）: 無線ネットワークがより複雑なアプリケーションをサポートするように成長するにつれて、そのスマートRAN Intelligent Controller (RIC)モジュールを備えたOpen Radio Access Network (O-RAN)アーキテクチャは、無線リソースブロックやダウンリンク電力割り当てを含むネットワークリソースのリアルタイムネットワークデータ収集、分析、動的管理において重要なソリューションとなる。人工知能(AI)と機械学習(ML)を活用して、O-RANは前例のない効率性と適応性を備えた現代のネットワークの変動要求に対処する。 MLベースの戦略によるネットワーク最適化の進展にもかかわらず、特に予測不可能な環境でのリソースの動的割り当てには課題が残っている。本稿では,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)にインスパイアされたメタ深層強化学習(Meta-DRL)戦略を提案する。提案手法では,O-RANの分散化アーキテクチャを仮想分散ユニット(DU)とメタDRL戦略で活用し,ネットワーク効率を大幅に向上させる適応的および局所的な意思決定を可能にする。メタラーニングを統合することで,我々のシステムは新たなネットワーク条件に迅速に適応し,資源割り当てをリアルタイムで最適化する。その結果、従来の手法よりも19.8%のネットワーク管理性能が向上し、次世代無線ネットワークの能力が向上した。

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