論文の概要: A Multi-Agent Reinforcement Learning Testbed for Cognitive Radio Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21521v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 20:45:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:23.468717
• Title: A Multi-Agent Reinforcement Learning Testbed for Cognitive Radio Applications
• Title（参考訳）: 認知無線応用のためのマルチエージェント強化学習ベッド
• Authors: Sriniketh Vangaru, Daniel Rosen, Dylan Green, Raphael Rodriguez, Maxwell Wiecek, Amos Johnson, Alyse M. Jones, William C. Headley,
• Abstract要約: RFRL(Radio Frequency Reinforcement Learning)は、将来の無線通信システムにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,RFRL Gym環境の更新について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48182159227299676
• License:
• Abstract: Technological trends show that Radio Frequency Reinforcement Learning (RFRL) will play a prominent role in the wireless communication systems of the future. Applications of RFRL range from military communications jamming to enhancing WiFi networks. Before deploying algorithms for these purposes, they must be trained in a simulation environment to ensure adequate performance. For this reason, we previously created the RFRL Gym: a standardized, accessible tool for the development and testing of reinforcement learning (RL) algorithms in the wireless communications space. This environment leveraged the OpenAI Gym framework and featured customizable simulation scenarios within the RF spectrum. However, the RFRL Gym was limited to training a single RL agent per simulation; this is not ideal, as most real-world RF scenarios will contain multiple intelligent agents in cooperative, competitive, or mixed settings, which is a natural consequence of spectrum congestion. Therefore, through integration with Ray RLlib, multi-agent reinforcement learning (MARL) functionality for training and assessment has been added to the RFRL Gym, making it even more of a robust tool for RF spectrum simulation. This paper provides an overview of the updated RFRL Gym environment. In this work, the general framework of the tool is described relative to comparable existing resources, highlighting the significant additions and refactoring we have applied to the Gym. Afterward, results from testing various RF scenarios in the MARL environment and future additions are discussed.
• Abstract（参考訳）: 技術動向から,将来無線通信システムにおいてRFRL(Radio Frequency Reinforcement Learning)が重要な役割を果たすことが示唆されている。 RFRLの用途は軍用通信ジャミングからWiFiネットワークの強化まで様々である。 これらの目的のためにアルゴリズムをデプロイする前には、適切なパフォーマンスを確保するためにシミュレーション環境でトレーニングする必要があります。 そこで我々は以前、無線通信空間における強化学習(RL)アルゴリズムの開発とテストのための標準化されたアクセス可能なツールであるRFRL Gymを開発した。 この環境はOpenAI Gymフレームワークを活用し、RFスペクトル内でカスタマイズ可能なシミュレーションシナリオを備えている。 しかし、RFRL Gymはシミュレーション毎の1つのRLエージェントの訓練に限られており、ほとんどの現実世界のRFシナリオは協調的、競争的、または混合的な設定において複数のインテリジェントエージェントを含むため、これは理想的ではない。 したがって、Ray RLlibとの統合により、トレーニングとアセスメントのためのマルチエージェント強化学習(MARL)機能がRFRL Gymに追加され、RFスペクトルシミュレーションのためのより堅牢なツールとなった。 本稿では,RFRL Gym環境の更新について概説する。 この作業では、ツールの一般的なフレームワークが、同等の既存のリソースと比較して説明され、Gymに適用した重要な追加とリファクタリングを強調します。 その後、MARL環境における各種RFシナリオのテスト結果と今後の追加について述べる。

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