論文の概要: Improve the Training Efficiency of DRL for Wireless Communication Resource Allocation: The Role of Generative Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07211v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 03:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:03.519070
• Title: Improve the Training Efficiency of DRL for Wireless Communication Resource Allocation: The Role of Generative Diffusion Models
• Title（参考訳）: 無線通信資源配置のためのDRLの訓練効率の向上:生成拡散モデルの役割
• Authors: Xinren Zhang, Jiadong Yu,
• Abstract要約: 無線ネットワークにおけるDRLトレーニングの基本的なボトルネックを克服するために,拡散に基づく深層強化学習(D2RL)を提案する。 D2RLは、無線通信におけるリソース割り当てのための従来のDRL法よりも高速な収束と計算コストの削減を実現している。 この研究は、無線ネットワークにおけるDRLトレーニングの基本的なボトルネックを克服する上で、GDMの変革の可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.702550149035333
• License:
• Abstract: Dynamic resource allocation in mobile wireless networks involves complex, time-varying optimization problems, motivating the adoption of deep reinforcement learning (DRL). However, most existing works rely on pre-trained policies, overlooking dynamic environmental changes that rapidly invalidate the policies. Periodic retraining becomes inevitable but incurs prohibitive computational costs and energy consumption-critical concerns for resource-constrained wireless systems. We identify three root causes of inefficient retraining: high-dimensional state spaces, suboptimal action spaces exploration-exploitation trade-offs, and reward design limitations. To overcome these limitations, we propose Diffusion-based Deep Reinforcement Learning (D2RL), which leverages generative diffusion models (GDMs) to holistically enhance all three DRL components. Iterative refinement process and distribution modelling of GDMs enable (1) the generation of diverse state samples to improve environmental understanding, (2) balanced action space exploration to escape local optima, and (3) the design of discriminative reward functions that better evaluate action quality. Our framework operates in two modes: Mode I leverages GDMs to explore reward spaces and design discriminative reward functions that rigorously evaluate action quality, while Mode II synthesizes diverse state samples to enhance environmental understanding and generalization. Extensive experiments demonstrate that D2RL achieves faster convergence and reduced computational costs over conventional DRL methods for resource allocation in wireless communications while maintaining competitive policy performance. This work underscores the transformative potential of GDMs in overcoming fundamental DRL training bottlenecks for wireless networks, paving the way for practical, real-time deployments.
• Abstract（参考訳）: モバイル無線ネットワークにおける動的リソース割り当てには、複雑な時間変化の最適化の問題があり、深層強化学習(DRL)の導入を動機付けている。 しかし、既存のほとんどの研究は事前訓練された政策に依存しており、政策を急速に無効にする動的な環境変化を見下ろしている。 定期的な再訓練は避けられないものとなるが、資源制約の無線システムに対する計算コストとエネルギー消費の制限的懸念を招きかねない。 非効率な再訓練の根本原因は,高次元状態空間,最適行動空間探索・探索トレードオフ,報酬設計制限の3つである。 これらの制約を克服するために,D2RL(Diffusion-based Deep Reinforcement Learning)を提案する。 GDMの反復的精錬プロセスと流通モデルにより,(1)環境理解を改善するための多様な状態サンプルの生成,(2)局所最適から逃れるためのバランスの取れた行動空間探索,(3)行動品質をよりよく評価する識別的報酬関数の設計が可能となる。 モードIは、GDMを利用して報酬空間を探索し、行動品質を厳格に評価する識別的報酬関数を設計し、モードIIは多様な状態サンプルを合成し、環境の理解と一般化を促進する。 D2RLは、競争政策性能を維持しつつ、無線通信におけるリソース割り当てのための従来のDRL法よりも高速な収束と計算コストの削減を実現している。 この研究は、無線ネットワークの基本的なDRLトレーニングボトルネックを克服し、実用的でリアルタイムなデプロイメントを実現する上で、GDMの変革的なポテンシャルを浮き彫りにしている。

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