論文の概要: Dynamics of Resource Allocation in O-RANs: An In-depth Exploration of On-Policy and Off-Policy Deep Reinforcement Learning for Real-Time Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01839v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 17:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 09:16:00.441895
• Title: Dynamics of Resource Allocation in O-RANs: An In-depth Exploration of On-Policy and Off-Policy Deep Reinforcement Learning for Real-Time Applications
• Title（参考訳）: O-RANにおける資源配分のダイナミクス:リアルタイムアプリケーションのためのオン・ポリティとオフ・ポリティィ・ディープ・強化学習の詳細な探索
• Authors: Manal Mehdaoui, Amine Abouaomar,
• Abstract要約: 本稿では、オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)の資源配分分野における2つのDRLモデル(オン・ポリティシーとオフ・ポリティシー)の適用について検討する。 Nessrine Hammami と Kim Khoa Nguyen の原著に触発されたこの研究は、この発見を検証し証明するための複製である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6752538702870792
• License:
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) is a powerful tool used for addressing complex challenges in mobile networks. This paper investigates the application of two DRL models, on-policy and off-policy, in the field of resource allocation for Open Radio Access Networks (O-RAN). The on-policy model is the Proximal Policy Optimization (PPO), and the off-policy model is the Sample Efficient Actor-Critic with Experience Replay (ACER), which focuses on resolving the challenges of resource allocation associated with a Quality of Service (QoS) application that has strict requirements. Motivated by the original work of Nessrine Hammami and Kim Khoa Nguyen, this study is a replication to validate and prove the findings. Both PPO and ACER are used within the same experimental setup to assess their performance in a scenario of latency-sensitive and latency-tolerant users and compare them. The aim is to verify the efficacy of on-policy and off-policy DRL models in the context of O-RAN resource allocation. Results from this replication contribute to the ongoing scientific research and offer insights into the reproducibility and generalizability of the original research. This analysis reaffirms that both on-policy and off-policy DRL models have better performance than greedy algorithms in O-RAN settings. In addition, it confirms the original observations that the on-policy model (PPO) gives a favorable balance between energy consumption and user latency, while the off-policy model (ACER) shows a faster convergence. These findings give good insights to optimize resource allocation strategies in O-RANs. Index Terms: 5G, O-RAN, resource allocation, ML, DRL, PPO, ACER.
• Abstract（参考訳）: Deep Reinforcement Learning (DRL)は、モバイルネットワークにおける複雑な課題に対処するための強力なツールである。 本稿では,オープンラジオアクセスネットワーク(O-RAN)の資源配分分野における2つのDRLモデル(オン・ポリティィとオフ・ポリティィ)の適用について検討する。 サービス品質(QoS)アプリケーションに関連するリソース割り当ての課題を解決することに焦点を当てた、ACER(Sampple Efficient Actor-Critic with Experience Replay)である。 Nessrine Hammami と Kim Khoa Nguyen の原著に触発されたこの研究は、この発見を検証し証明するための複製である。 PPOとACERはどちらも、レイテンシに敏感なユーザとレイテンシに耐性のあるユーザのシナリオでパフォーマンスを評価し、比較するために、同じ実験的な設定で使用されている。 本研究の目的は、O-RANリソース割り当ての文脈において、オン・ポリティィおよびオフ・ポリティィDRLモデルの有効性を検証することである。 この複製の結果は、現在進行中の科学的研究に寄与し、元の研究の再現性と一般化可能性に関する洞察を提供する。 この分析は、O-RAN設定におけるgreedyアルゴリズムよりも、オン・ポリティクスとオフ・ポリティクスのDRLモデルの両方のパフォーマンスが優れていることを再確認する。 さらに、PPO(On-policy Model)がエネルギー消費とユーザレイテンシのバランスを良好に保ち、ACER(Off-policy Model)がより高速な収束を示すことを確認する。 これらの結果は,O-RANの資源配分戦略を最適化するための優れた洞察を与える。 インデックス用語:5G、O-RAN、リソース割り当て、ML、DRL、PPO、ACER。

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