論文の概要: GFlowNets for Active Learning Based Resource Allocation in Next Generation Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05224v1
• Date: Thu, 08 May 2025 13:16:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.893634
• Title: GFlowNets for Active Learning Based Resource Allocation in Next Generation Wireless Networks
• Title（参考訳）: 次世代無線ネットワークにおけるアクティブラーニングに基づくリソース割り当てのためのGFlowNets
• Authors: Charbel Bou Chaaya, Mehdi Bennis,
• Abstract要約: 本稿では,無線システムにおける無線リソース割り当て問題について考察する。 本稿では,資源配分パターンを逐次描画し,環境評価を行い,環境の代理モデルを反復的に更新する,新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。 GFlowNetは、サロゲートモデルを更新し、適切なソリューションを迅速に発見する、多種多様で高利率なリソース管理設計を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.19521408051132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we consider the radio resource allocation problem in a wireless system with various integrated functionalities, such as communication, sensing and computing. We design suitable resource management techniques that can simultaneously cater to those heterogeneous requirements, and scale appropriately with the high-dimensional and discrete nature of the problem. We propose a novel active learning framework where resource allocation patterns are drawn sequentially, evaluated in the environment, and then used to iteratively update a surrogate model of the environment. Our method leverages a generative flow network (GFlowNet) to sample favorable solutions, as such models are trained to generate compositional objects proportionally to their training reward, hence providing an appropriate coverage of its modes. As such, GFlowNet generates diverse and high return resource management designs that update the surrogate model and swiftly discover suitable solutions. We provide simulation results showing that our method can allocate radio resources achieving 20% performance gains against benchmarks, while requiring less than half of the number of acquisition rounds.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,無線システムにおける無線リソース割り当ての問題について考察する。 我々は、これらの異種要求に同時に対応できる適切な資源管理手法を設計し、問題の高次元および離散的な性質に適切にスケールする。 本稿では,資源配分パターンを逐次描画し,環境評価を行い,環境の代理モデルを反復的に更新する,新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。 提案手法は,生成フローネットワーク(GFlowNet)を用いて,学習報酬に比例する合成オブジェクトの生成を訓練し,そのモードの適切なカバレッジを提供する。 そのため、GFlowNetは、サロゲートモデルを更新し、適切なソリューションを迅速に発見する、多種多様で高利率なリソース管理設計を生成する。 提案手法は, ベンチマークに対して20%の性能向上を達成し, 取得ラウンドの半数以下を必要としながら, 無線リソースを割り当てることができることを示すシミュレーション結果を提供する。

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