論文の概要: Fairness-Utilization Trade-off in Wireless Networks with Explainable Kolmogorov-Arnold Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01924v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 09:40:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:33.589872
• Title: Fairness-Utilization Trade-off in Wireless Networks with Explainable Kolmogorov-Arnold Networks
• Title（参考訳）: 説明可能なコルモゴロフ・アルノルドネットワークを用いた無線ネットワークの公正利用トレードオフ
• Authors: Masoud Shokrnezhad, Hamidreza Mazandarani, Tarik Taleb,
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク利用とユーザ株式のバランスをとるために$alpha$-fairnessを最適化することを目的とした,無線ネットワークにおける電力割り当ての課題に焦点を当てる。 推論コストの低い機械学習モデルのクラスであるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を利用した新しいアプローチを提案する。 データセットの生成と分散化のために2つのアルゴリズムが提案され、様々なフェアネス目標を達成するための柔軟なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.51946231794179
• License:
• Abstract: The effective distribution of user transmit powers is essential for the significant advancements that the emergence of 6G wireless networks brings. In recent studies, Deep Neural Networks (DNNs) have been employed to address this challenge. However, these methods frequently encounter issues regarding fairness and computational inefficiency when making decisions, rendering them unsuitable for future dynamic services that depend heavily on the participation of each individual user. To address this gap, this paper focuses on the challenge of transmit power allocation in wireless networks, aiming to optimize $\alpha$-fairness to balance network utilization and user equity. We introduce a novel approach utilizing Kolmogorov-Arnold Networks (KANs), a class of machine learning models that offer low inference costs compared to traditional DNNs through superior explainability. The study provides a comprehensive problem formulation, establishing the NP-hardness of the power allocation problem. Then, two algorithms are proposed for dataset generation and decentralized KAN training, offering a flexible framework for achieving various fairness objectives in dynamic 6G environments. Extensive numerical simulations demonstrate the effectiveness of our approach in terms of fairness and inference cost. The results underscore the potential of KANs to overcome the limitations of existing DNN-based methods, particularly in scenarios that demand rapid adaptation and fairness.
• Abstract（参考訳）: 6G無線ネットワークの出現がもたらす顕著な進歩には,ユーザ送信パワーの効果的な分配が不可欠である。 近年の研究では、この課題に対処するためにDeep Neural Networks(DNN)が採用されている。 しかし、これらの手法は、意思決定を行う際の公平性や計算の非効率性に関する問題にしばしば遭遇し、個々のユーザの参加に大きく依存する将来の動的サービスには不適当である。 このギャップに対処するため,本稿では,ネットワーク利用とユーザ・エクイティのバランスをとるために,$\alpha$-fairnessを最適化することを目的とした,無線ネットワークにおける電力割り当ての課題に焦点を当てた。 本稿では,従来のDNNに比べて推論コストの低い機械学習モデルであるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を,より優れた説明性によって活用する手法を提案する。 この研究は総合的な問題定式化を提供し、停電問題のNP硬度を確立する。 次に、データセット生成と分散KANトレーニングのための2つのアルゴリズムを提案し、動的6G環境で様々な公正性目標を達成するための柔軟なフレームワークを提供する。 大規模数値シミュレーションは, 提案手法の有効性を, フェアネスと推論コストの観点から示している。 この結果は、特に迅速な適応と公平性を求めるシナリオにおいて、既存のDNNベースの手法の限界を克服するkansの可能性を強調している。

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