論文の概要: Generative Diffusion Models for Resource Allocation in Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20277v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 16:38:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 15:53:04.591264
• Title: Generative Diffusion Models for Resource Allocation in Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワークにおける資源配分のための生成拡散モデル
• Authors: Yigit Berkay Uslu, Samar Hadou, Shirin Saeedi Bidokhti, Alejandro Ribeiro,
• Abstract要約: 我々は、専門家を模倣し、最適な分布から新しいサンプルを生成するポリシーを訓練する。 生成したサンプルの逐次実行により,ほぼ最適性能を実現する。 電力制御のケーススタディにおいて数値的な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.36145730415045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a supervised training algorithm for learning stochastic resource allocation policies with generative diffusion models (GDMs). We formulate the allocation problem as the maximization of an ergodic utility function subject to ergodic Quality of Service (QoS) constraints. Given samples from a stochastic expert policy that yields a near-optimal solution to the constrained optimization problem, we train a GDM policy to imitate the expert and generate new samples from the optimal distribution. We achieve near-optimal performance through the sequential execution of the generated samples. To enable generalization to a family of network configurations, we parameterize the backward diffusion process with a graph neural network (GNN) architecture. We present numerical results in a case study of power control.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成拡散モデル(GDM)を用いた確率的資源配分ポリシー学習のための教師付き学習アルゴリズムを提案する。 本稿では,サービス品質制約(QoS)を考慮したエルゴード効用関数の最大化として割り当て問題を定式化する。 制約付き最適化問題に対するほぼ最適解が得られる確率的エキスパートポリシーのサンプルを考慮し、GDMポリシーを訓練し、専門家を模倣し、最適な分布から新しいサンプルを生成する。 生成したサンプルの逐次実行により,ほぼ最適性能を実現する。 ネットワーク構成のファミリへの一般化を実現するため,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを用いて後方拡散プロセスのパラメータ化を行う。 電力制御のケーススタディにおいて数値的な結果を示す。

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