論文の概要: Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in Optical Networks: Hype or Hope?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12804v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 12:09:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:05:23.863493
• Title: Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in Optical Networks: Hype or Hope?
• Title（参考訳）: 光ネットワークにおける動的資源配分のための強化学習--ハイプか希望か?
• Authors: Michael Doherty, Robin Matzner, Rasoul Sadeghi, Polina Bayvel, Alejandra Beghelli,
• Abstract要約: 光ネットワークにおける動的資源配分への強化学習の適用は、近年の激しい研究活動の焦点となっている。 本稿では、この分野の進歩を概観し、ベンチマークの実践とソリューションにおける大きなギャップを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.78423267310698
• License:
• Abstract: The application of reinforcement learning (RL) to dynamic resource allocation in optical networks has been the focus of intense research activity in recent years, with almost 100 peer-reviewed papers. We present a review of progress in the field, and identify significant gaps in benchmarking practices and reproducibility. To determine the strongest benchmark algorithms, we systematically evaluate several heuristics across diverse network topologies. We find that path count and sort criteria for path selection significantly affect the benchmark performance. We meticulously recreate the problems from five landmark papers and apply the improved benchmarks. Our comparisons demonstrate that simple heuristics consistently match or outperform the published RL solutions, often with an order of magnitude lower blocking probability. Furthermore, we present empirical lower bounds on network blocking using a novel defragmentation-based method, revealing that potential improvements over the benchmark heuristics are limited to 19--36\% increased traffic load for the same blocking performance in our examples. We make our simulation framework and results publicly available to promote reproducible research and standardized evaluation https://doi.org/10.5281/zenodo.12594495.
• Abstract（参考訳）: 光ネットワークにおける動的リソース割り当てへの強化学習(RL)の適用は、100近い査読論文とともに、近年の激しい研究活動の焦点となっている。 本稿では,この分野の進歩を概観し,ベンチマークの実践と再現性に大きなギャップを見いだす。 最強ベンチマークアルゴリズムを決定するため,ネットワークトポロジの多種多様なヒューリスティックを体系的に評価した。 その結果,パス数とソート基準がベンチマーク性能に大きく影響していることが判明した。 5つの画期的な論文から問題を慎重に再現し、改良されたベンチマークを適用します。 我々の比較では、単純なヒューリスティックスは、しばしばブロック確率の桁違いで、公表されたRL解に一貫して一致するか、より優れることを示した。 さらに, 新たなデフラグメンテーション法を用いて, ネットワークブロッキングの実証的な下限について検討し, ベンチマークヒューリスティックスに対する潜在的な改善は, 同じブロッキング性能の19～36倍のトラフィック負荷に制限されていることを明らかにした。 再現可能な研究と標準化された評価 https://doi.org/10.5281/zenodo.12594495。

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