論文の概要: Offline and Distributional Reinforcement Learning for Wireless Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03804v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 09:24:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:08:52.091877
• Title: Offline and Distributional Reinforcement Learning for Wireless Communications
• Title（参考訳）: 無線通信におけるオフライン・分散強化学習
• Authors: Eslam Eldeeb, Hirley Alves,
• Abstract要約: 従来のオンライン強化学習(RL)とディープRL手法は、リアルタイム無線ネットワークにおいて制限に直面している。 これらの課題を克服できる2つの高度なRL技術である、オフラインおよび分散RLに焦点を当てる。 本稿では,無線通信アプリケーションのためのオフラインと分散RLを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.771885923067511
• License:
• Abstract: The rapid growth of heterogeneous and massive wireless connectivity in 6G networks demands intelligent solutions to ensure scalability, reliability, privacy, ultra-low latency, and effective control. Although artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have demonstrated their potential in this domain, traditional online reinforcement learning (RL) and deep RL methods face limitations in real-time wireless networks. For instance, these methods rely on online interaction with the environment, which might be unfeasible, costly, or unsafe. In addition, they cannot handle the inherent uncertainties in real-time wireless applications. We focus on offline and distributional RL, two advanced RL techniques that can overcome these challenges by training on static datasets and accounting for network uncertainties. We introduce a novel framework that combines offline and distributional RL for wireless communication applications. Through case studies on unmanned aerial vehicle (UAV) trajectory optimization and radio resource management (RRM), we demonstrate that our proposed Conservative Quantile Regression (CQR) algorithm outperforms conventional RL approaches regarding convergence speed and risk management. Finally, we discuss open challenges and potential future directions for applying these techniques in 6G networks, paving the way for safer and more efficient real-time wireless systems.
• Abstract（参考訳）: 6Gネットワークにおける不均一で大規模な無線接続の急速な成長は、スケーラビリティ、信頼性、プライバシ、超低レイテンシ、効率的な制御を保証するインテリジェントなソリューションを要求する。 人工知能(AI)と機械学習(ML)はこの分野でその可能性を実証しているが、従来のオンライン強化学習(RL)とディープRL手法はリアルタイム無線ネットワークにおいて制限に直面している。 例えば、これらの手法は環境とのオンラインインタラクションに依存しています。 加えて、リアルタイム無線アプリケーションにおける固有の不確実性には対処できない。 静的データセットのトレーニングとネットワークの不確実性を考慮し、これらの課題を克服する2つの高度なRL技術である、オフラインおよび分散RLに焦点を当てる。 本稿では,無線通信アプリケーションのためのオフラインと分散RLを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 無人航空機(UAV)軌道最適化と無線資源管理(RRM)のケーススタディを通じて,提案手法が従来のRL手法よりもコンバージェンス速度やリスク管理に優れていることを示す。 最後に、これらの技術を6Gネットワークに適用するためのオープンな課題と将来的な方向性について論じ、より安全で効率的なリアルタイム無線システムを実現する。

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