論文の概要: Edge Caching Optimization with PPO and Transfer Learning for Dynamic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09812v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 21:01:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:37:00.591174
• Title: Edge Caching Optimization with PPO and Transfer Learning for Dynamic Environments
• Title（参考訳）: PPOによるエッジキャッシング最適化と動的環境における伝達学習
• Authors: Farnaz Niknia, Ping Wang,
• Abstract要約: 動的環境においては、コンテンツの人気の変化や要求率の変化が頻繁に発生し、事前学習されたポリシーが以前の条件に最適化されているため、効果が低下する。 我々は,コンテンツの人気と要求率の変化を検知し,キャッシュ戦略のタイムリーな調整を確保する機構を開発する。 また,事前知識を活用して,新しい環境における収束を加速する伝達学習に基づくPPOアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.720975664058743
• License:
• Abstract: This paper addresses the challenge of edge caching in dynamic environments, where rising traffic loads strain backhaul links and core networks. We propose a Proximal Policy Optimization (PPO)-based caching strategy that fully incorporates key file attributes such as size, lifetime, importance, and popularity, while also considering random file request arrivals, reflecting more realistic edge caching scenarios. In dynamic environments, changes such as shifts in content popularity and variations in request rates frequently occur, making previously learned policies less effective as they were optimized for earlier conditions. Without adaptation, caching efficiency and response times can degrade. While learning a new policy from scratch in a new environment is an option, it is highly inefficient and computationally expensive. Thus, adapting an existing policy to these changes is critical. To address this, we develop a mechanism that detects changes in content popularity and request rates, ensuring timely adjustments to the caching strategy. We also propose a transfer learning-based PPO algorithm that accelerates convergence in new environments by leveraging prior knowledge. Simulation results demonstrate the significant effectiveness of our approach, outperforming a recent Deep Reinforcement Learning (DRL)-based method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、動的環境におけるエッジキャッシュの課題に対処し、トラフィックの増大がバックホールリンクやコアネットワークを歪ませる。 本稿では,PPO(Proximal Policy Optimization)に基づくキャッシュ手法を提案する。サイズ,寿命,重要度,人気度などの重要なファイル属性を,より現実的なエッジキャッシュシナリオを反映したランダムなファイル要求の到着も検討する。 動的環境においては、コンテンツの人気の変化や要求率の変化といった変化が頻繁に発生し、事前学習されたポリシーが以前の条件に最適化されているため、効果が低下する。 適応がなければ、キャッシュ効率とレスポンス時間が劣化する可能性がある。 新しい環境でゼロから新しいポリシーを学ぶことは選択肢だが、非常に非効率で計算コストが高い。 したがって、これらの変更に既存のポリシーを適用することが重要である。 そこで本研究では,コンテンツの人気と要求率の変化を検知し,キャッシュ戦略のタイムリーな調整を確実にする機構を開発した。 また,事前知識を活用して,新しい環境における収束を加速する伝達学習に基づくPPOアルゴリズムを提案する。 シミュレーションの結果,最近のDeep Reinforcement Learning (DRL) 法よりも優れた結果が得られた。

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