論文の概要: Transformer-Empowered Actor-Critic Reinforcement Learning for Sequence-Aware Service Function Chain Partitioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18902v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 12:18:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.038912
• Title: Transformer-Empowered Actor-Critic Reinforcement Learning for Sequence-Aware Service Function Chain Partitioning
• Title（参考訳）: Transformer-Empowered Actor-Critic Reinforcement Learning for Sequence-Aware Service Function Chain Partitioning
• Authors: Cyril Shih-Huan Hsu, Anestis Dalgkitsis, Chrysa Papagianni, Paola Grosso,
• Abstract要約: 本稿では,シーケンシャル・アウェア・SFCパーティショニングに特化して設計されたトランスフォーマーを利用したアクタ・クリティカル・フレームワークを提案する。 提案手法は,VNF間の複雑な相互依存性を効果的にモデル化し,協調的および並列化された意思決定プロセスを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9120720496423733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the forthcoming era of 6G networks, characterized by unprecedented data rates, ultra-low latency, and extensive connectivity, effective management of Virtualized Network Functions (VNFs) is essential. VNFs are software-based counterparts of traditional hardware devices that facilitate flexible and scalable service provisioning. Service Function Chains (SFCs), structured as ordered sequences of VNFs, are pivotal in orchestrating complex network services. Nevertheless, partitioning SFCs across multi-domain network infrastructures presents substantial challenges due to stringent latency constraints and limited resource availability. Conventional optimization-based methods typically exhibit low scalability, whereas existing data-driven approaches often fail to adequately balance computational efficiency with the capability to effectively account for dependencies inherent in SFCs. To overcome these limitations, we introduce a Transformer-empowered actor-critic framework specifically designed for sequence-aware SFC partitioning. By utilizing the self-attention mechanism, our approach effectively models complex inter-dependencies among VNFs, facilitating coordinated and parallelized decision-making processes. Additionally, we enhance training stability and convergence using $\epsilon$-LoPe exploration strategy as well as Asymptotic Return Normalization. Comprehensive simulation results demonstrate that the proposed methodology outperforms existing state-of-the-art solutions in terms of long-term acceptance rates, resource utilization efficiency, and scalability, while achieving rapid inference. This study not only advances intelligent network orchestration by delivering a scalable and robust solution for SFC partitioning within emerging 6G environments, but also bridging recent advancements in Large Language Models (LLMs) with the optimization of next-generation networks.
• Abstract（参考訳）: 6Gネットワークの今後は、前例のないデータレート、超低レイテンシ、広範な接続性によって特徴づけられる、仮想ネットワーク機能(VNF)の効果的な管理が不可欠である。 VNFは、フレキシブルでスケーラブルなサービスプロビジョニングを容易にする、従来のハードウェアデバイスのソフトウェアベースの製品である。 サービス機能チェーン(SFC)は、VNFの順序付けられたシーケンスとして構成され、複雑なネットワークサービスのオーケストレーションにおいて重要である。 それでも、SFCをマルチドメインネットワークインフラストラクチャに分割することは、レイテンシの制限やリソースの可用性の制限など、重大な課題を生じさせる。 従来の最適化ベースの手法ではスケーラビリティが低いのが一般的であるが、既存のデータ駆動方式では計算効率とSFC固有の依存関係を効果的に説明できる能力のバランスが取れないことが多い。 これらの制限を克服するために,シーケンシャル・アウェア・SFCパーティショニング用に設計されたトランスフォーマー・アクタ・クリティカル・フレームワークを導入する。 本手法は,VNF間の複雑な相互依存性を効果的にモデル化し,協調的および並列化された意思決定プロセスを容易にする。 さらに,Asymptotic Return Normalization と同様に $\epsilon$-LoPe 探索戦略を用いて,トレーニングの安定性と収束性を向上させる。 総合シミュレーションの結果,提案手法は,迅速な推論を達成しつつ,長期間の受け入れ率,資源利用効率,スケーラビリティの観点から,既存の最先端ソリューションよりも優れていることが示された。 本研究は,新興6G環境におけるSFCパーティショニングのためのスケーラブルで堅牢なソリューションを提供することにより,インテリジェントなネットワークオーケストレーションを向上するだけでなく,次世代ネットワークの最適化により,Large Language Models (LLMs) の最近の進歩を橋渡しする。

関連論文リスト

• LIFT: Latent Implicit Functions for Task- and Data-Agnostic Encoding [4.759109475818876]
  Implicit Neural Representations (INR)は、多様なデータドメインをまたいだタスクモデリングを統合するための強力なパラダイムであることが証明されている。 本稿では,メタラーニングによるマルチスケール情報をキャプチャする新しい高性能フレームワークLIFTを紹介する。 また、残差接続と表現頻度符号化を組み込んだLIFTの強化版であるReLIFTについても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-19T17:00:58Z)
• Communication-Efficient Federated Learning by Quantized Variance Reduction for Heterogeneous Wireless Edge Networks [55.467288506826755]
  フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、無線エッジネットワークにおけるローカル・プライバシ・アウェア・コラボレーティブ・モデルトレーニングの有効なソリューションとして認識されている。 既存の通信効率の高いFLアルゴリズムは、デバイス間の大きなばらつきを低減できない。 本稿では,高度分散還元方式に依存する新しい通信効率FLアルゴリズムであるFedQVRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T04:26:21Z)
• Digital Twin-Assisted Federated Learning with Blockchain in Multi-tier Computing Systems [67.14406100332671]
  産業用 4.0 システムでは、リソース制約のあるエッジデバイスが頻繁にデータ通信を行う。 本稿では,デジタルツイン (DT) とフェデレーション付きデジタルツイン (FL) 方式を提案する。 提案手法の有効性を数値解析により検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T17:48:02Z)
• Differentiable Discrete Event Simulation for Queuing Network Control [7.965453961211742]
  キューのネットワーク制御は、高い性、大きな状態とアクション空間、安定性の欠如など、異なる課題を生んでいる。 本稿では,異なる離散イベントシミュレーションに基づくポリシー最適化のためのスケーラブルなフレームワークを提案する。 本手法は,非定常環境で動作するシステムなど,現実的なシナリオを柔軟に処理することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T17:53:54Z)
• FADAS: Towards Federated Adaptive Asynchronous Optimization [56.09666452175333]
  フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護機械学習のトレーニングパラダイムとして広く採用されている。 本稿では、非同期更新を適応的フェデレーション最適化と証明可能な保証に組み込む新しい手法であるFADASについて紹介する。 提案アルゴリズムの収束率を厳格に確立し,FADASが他の非同期FLベースラインよりも優れていることを示す実験結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T20:02:57Z)
• Transforming Image Super-Resolution: A ConvFormer-based Efficient Approach [58.57026686186709]
  本稿では, Convolutional Transformer Layer (ConvFormer) を導入し, ConvFormer-based Super-Resolution Network (CFSR) を提案する。 CFSRは畳み込みベースのアプローチとトランスフォーマーベースのアプローチの両方の利点を継承する。 CFSRは計算コストと性能のバランスが最適であることを示す実験である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T03:08:00Z)
• Analysis and Optimization of Wireless Federated Learning with Data Heterogeneity [72.85248553787538]
  本稿では、データの不均一性を考慮した無線FLの性能解析と最適化と、無線リソース割り当てについて述べる。 ロス関数の最小化問題を、長期エネルギー消費と遅延の制約の下で定式化し、クライアントスケジューリング、リソース割り当て、ローカルトレーニングエポック数(CRE)を共同で最適化する。 実世界のデータセットの実験により、提案アルゴリズムは学習精度とエネルギー消費の点で他のベンチマークよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T04:18:01Z)
• Efficient Parallel Split Learning over Resource-constrained Wireless Edge Networks [44.37047471448793]
  本稿では,エッジコンピューティングパラダイムと並列分割学習(PSL)の統合を提唱する。 そこで本研究では,モデル学習を高速化するために,効率的な並列分割学習(EPSL)という革新的なPSLフレームワークを提案する。 提案するEPSLフレームワークは,目標精度を達成するために必要なトレーニング遅延を著しく低減することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T16:09:48Z)
• Advanced Scaling Methods for VNF deployment with Reinforcement Learning [0.0]
  ネットワーク機能仮想化(NFV)とソフトウェア定義ネットワーク(SDN)は新たなネットワークパラダイムとなっている。 VNFデプロイメントを最適化するための強化学習(RL)ベースのアプローチが提案されている。 本稿では,より一般的なネットワーク設定に適応可能な拡張モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T21:31:23Z)
• Predictive GAN-powered Multi-Objective Optimization for Hybrid Federated Split Learning [56.125720497163684]
  無線ネットワークにおけるハイブリッド・フェデレーション・スプリット・ラーニング・フレームワークを提案する。 ラベル共有のないモデル分割のための並列計算方式を設計し,提案方式が収束速度に与える影響を理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T10:29:56Z)
• Machine Learning for Performance-Aware Virtual Network Function Placement [3.5558885788605323]
  サービス機能チェーン(SFC)を形成する仮想ネットワーク機能インスタンスの効率的な配置から学習する機械学習決定ツリーモデルを開発する。 このモデルは入力としてネットワークからいくつかのパフォーマンス関連の特徴を取り、依存するVNFインスタンス間の遅延を最小限に抑える目的で、ネットワークサーバ上の様々なVNFインスタンスの配置を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T14:08:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。