論文の概要: Meta-Reinforcement Learning with Discrete World Models for Adaptive Load Balancing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08872v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 20:36:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.521881
- Title: Meta-Reinforcement Learning with Discrete World Models for Adaptive Load Balancing
- Title（参考訳）: 適応的負荷分散のための離散世界モデルを用いたメタ強化学習
- Authors: Cameron Redovian,
- Abstract要約: メタ強化学習アルゴリズムをDreamerV3アーキテクチャと統合して,オペレーティングシステムの負荷分散を改善する。
このアプローチは、Advantage Actor-Critic(A2C)アルゴリズムを標準および適応トライアルで上回る、最小限の再トレーニングによる動的ワークロードへの迅速な適応を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We integrate a meta-reinforcement learning algorithm with the DreamerV3 architecture to improve load balancing in operating systems. This approach enables rapid adaptation to dynamic workloads with minimal retraining, outperforming the Advantage Actor-Critic (A2C) algorithm in standard and adaptive trials. It demonstrates robust resilience to catastrophic forgetting, maintaining high performance under varying workload distributions and sizes. These findings have important implications for optimizing resource management and performance in modern operating systems. By addressing the challenges posed by dynamic and heterogeneous workloads, our approach advances the adaptability and efficiency of reinforcement learning in real-world system management tasks.
- Abstract（参考訳）: メタ強化学習アルゴリズムをDreamerV3アーキテクチャと統合して,オペレーティングシステムの負荷分散を改善する。
このアプローチは、Advantage Actor-Critic(A2C)アルゴリズムを標準および適応トライアルで上回る、最小限の再トレーニングによる動的ワークロードへの迅速な適応を可能にする。
破滅的な忘れ物に対する堅牢なレジリエンスを示し、様々なワークロード分布とサイズの下で高いパフォーマンスを維持する。
これらの知見は、現代のオペレーティングシステムにおけるリソース管理と性能の最適化に重要な意味を持つ。
動的および異種ワークロードがもたらす課題に対処することにより、実世界のシステム管理タスクにおける強化学習の適応性と効率性を向上させる。
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