論文の概要: An Offline Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12991v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 16:25:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:28:14.226234
• Title: An Offline Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management
• Title（参考訳）: 無線リソース管理のためのオフラインマルチエージェント強化学習フレームワーク
• Authors: Eslam Eldeeb, Hirley Alves,
• Abstract要約: オフラインマルチエージェント強化学習(MARL)は、オンラインMARLの重要な制限に対処する。 無線リソース管理(RRM)のためのオフラインMARLアルゴリズムを提案する。 我々は、分散実行(CTDE)を用いた集中型、独立型、集中型3つの訓練パラダイムを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.771885923067511
• License:
• Abstract: Offline multi-agent reinforcement learning (MARL) addresses key limitations of online MARL, such as safety concerns, expensive data collection, extended training intervals, and high signaling overhead caused by online interactions with the environment. In this work, we propose an offline MARL algorithm for radio resource management (RRM), focusing on optimizing scheduling policies for multiple access points (APs) to jointly maximize the sum and tail rates of user equipment (UEs). We evaluate three training paradigms: centralized, independent, and centralized training with decentralized execution (CTDE). Our simulation results demonstrate that the proposed offline MARL framework outperforms conventional baseline approaches, achieving over a 15\% improvement in a weighted combination of sum and tail rates. Additionally, the CTDE framework strikes an effective balance, reducing the computational complexity of centralized methods while addressing the inefficiencies of independent training. These results underscore the potential of offline MARL to deliver scalable, robust, and efficient solutions for resource management in dynamic wireless networks.
• Abstract（参考訳）: オフラインマルチエージェント強化学習(MARL)は、安全上の懸念、高価なデータ収集、トレーニング間隔の延長、環境とのオンラインインタラクションによる信号のオーバーヘッドなど、オンラインMARLの重要な制限に対処する。 本研究では、複数のアクセスポイント(AP)のスケジューリングポリシーを最適化し、ユーザ機器(UE)の総和とテールレートを最大化することを目的とした、無線リソース管理(RRM)のためのオフラインMARLアルゴリズムを提案する。 我々は,分散実行(CTDE)を用いた集中型,独立型,集中型3つの訓練パラダイムを評価する。 シミュレーションの結果,提案するオフラインMARLフレームワークは従来のベースラインアプローチよりも優れており,重み付けされた和とテールレートの組合せで15倍以上の改善が達成されている。 さらに、CTDEフレームワークは、独立トレーニングの非効率性に対処しながら、集中型メソッドの計算複雑性を低減し、効果的なバランスを取る。 これらの結果は、動的無線ネットワークにおけるリソース管理のためのスケーラブルで堅牢で効率的なソリューションを提供するオフラインMARLの可能性を強調している。

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