Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in Wireless Networks

論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in Wireless Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01129v1
Date: Mon, 03 Feb 2025 07:49:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 15:01:21.309291
Title: Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in Wireless Networks
Title（参考訳）: 無線ネットワークにおける動的資源配分のための深層強化学習
Authors: Shubham Malhotra,
Abstract要約: 本報告では,無線通信システムにおける動的リソース割り当てに対する深部強化学習(DRL)アルゴリズムの適用について検討する。アルゴリズムと学習率の選択はシステム性能に大きく影響を与え、DRLは従来の手法よりも効率的なリソース割り当てを提供する。
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Abstract: This report investigates the application of deep reinforcement learning (DRL) algorithms for dynamic resource allocation in wireless communication systems. An environment that includes a base station, multiple antennas, and user equipment is created. Using the RLlib library, various DRL algorithms such as Deep Q-Network (DQN) and Proximal Policy Optimization (PPO) are then applied. These algorithms are compared based on their ability to optimize resource allocation, focusing on the impact of different learning rates and scheduling policies. The findings demonstrate that the choice of algorithm and learning rate significantly influences system performance, with DRL providing more efficient resource allocation compared to traditional methods.
Abstract（参考訳）: 本報告では,無線通信システムにおける動的リソース割り当てに対する深部強化学習(DRL)アルゴリズムの適用について検討する。基地局、複数のアンテナ、ユーザ機器を含む環境を作成する。 RLlibライブラリを使用すると、Deep Q-Network (DQN) やPPO (Pximal Policy Optimization) といった様々なDRLアルゴリズムが適用される。これらのアルゴリズムは、リソース割り当てを最適化する能力に基づいて比較され、異なる学習率とスケジューリングポリシーの影響に焦点を当てる。その結果,アルゴリズムの選択と学習速度はシステム性能に大きく影響し,DRLは従来の手法よりも効率的な資源配分を提供することがわかった。

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