論文の概要: DRL Optimization Trajectory Generation via Wireless Network Intent-Guided Diffusion Models for Optimizing Resource Allocation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14481v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 14:04:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-21 14:24:32.197419
- Title: DRL Optimization Trajectory Generation via Wireless Network Intent-Guided Diffusion Models for Optimizing Resource Allocation
- Title（参考訳）: 資源配置最適化のための無線ネットワーク誘導拡散モデルによるDRL最適化軌道生成
- Authors: Junjie Wu, Xuming Fang, Dusit Niyato, Jiacheng Wang, Jingyu Wang,
- Abstract要約: 本稿では、無線通信ネットワークの異なる状態変化に対応するために、カスタマイズされた無線ネットワークインテント(WNI-G)モデルを提案する。
大規模シミュレーションにより、動的通信システムにおけるスペクトル効率と従来のDRLモデルの変動の安定性が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.62766376631344
- License:
- Abstract: With the rapid advancements in wireless communication fields, including low-altitude economies, 6G, and Wi-Fi, the scale of wireless networks continues to expand, accompanied by increasing service quality demands. Traditional deep reinforcement learning (DRL)-based optimization models can improve network performance by solving non-convex optimization problems intelligently. However, they heavily rely on online deployment and often require extensive initial training. Online DRL optimization models typically make accurate decisions based on current channel state distributions. When these distributions change, their generalization capability diminishes, which hinders the responsiveness essential for real-time and high-reliability wireless communication networks. Furthermore, different users have varying quality of service (QoS) requirements across diverse scenarios, and conventional online DRL methods struggle to accommodate this variability. Consequently, exploring flexible and customized AI strategies is critical. We propose a wireless network intent (WNI)-guided trajectory generation model based on a generative diffusion model (GDM). This model can be generated and fine-tuned in real time to achieve the objective and meet the constraints of target intent networks, significantly reducing state information exposure during wireless communication. Moreover, The WNI-guided optimization trajectory generation can be customized to address differentiated QoS requirements, enhancing the overall quality of communication in future intelligent networks. Extensive simulation results demonstrate that our approach achieves greater stability in spectral efficiency variations and outperforms traditional DRL optimization models in dynamic communication systems.
- Abstract（参考訳）: 低高度経済、6G、Wi-Fiを含む無線通信分野の急速な進歩により、無線ネットワークの規模は拡大し続け、サービス品質の要求も高まっている。
従来の深部強化学習(DRL)に基づく最適化モデルは、非凸最適化問題をインテリジェントに解くことにより、ネットワーク性能を向上させることができる。
しかし、それらはオンラインデプロイメントに大きく依存しており、しばしば大規模な初期トレーニングを必要とします。
オンラインDRL最適化モデルは、通常、現在のチャネル状態分布に基づいて正確な決定を行う。
これらの分布が変化すると、その一般化能力は低下し、リアルタイムおよび高信頼性無線通信ネットワークに不可欠な応答性を阻害する。
さらに、ユーザによってさまざまなシナリオでQoS(Quality of Service)の要件が異なり、従来のオンラインDRLメソッドはこのバリエーションに対応できない。
その結果、柔軟でカスタマイズされたAI戦略の探求が重要となる。
生成拡散モデル(GDM)に基づく無線ネットワークインテント(WNI)誘導軌道生成モデルを提案する。
このモデルは、目標とする意図ネットワークの制約を満たすために、リアルタイムで微調整し、無線通信中の状態情報の露出を著しく低減することができる。
さらに、WNI誘導最適化軌道生成は、差別化されたQoS要求に対処するためにカスタマイズすることができ、将来のインテリジェントネットワークにおける通信の全体的な品質を向上させることができる。
提案手法は, スペクトル効率の変動の安定性を向上し, 動的通信システムにおける従来のDRL最適化モデルより優れていることを示す。
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