論文の概要: Meta-Reinforcement Learning for Fast and Data-Efficient Spectrum Allocation in Dynamic Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10619v1
- Date: Sun, 13 Jul 2025 21:29:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.78454
- Title: Meta-Reinforcement Learning for Fast and Data-Efficient Spectrum Allocation in Dynamic Wireless Networks
- Title（参考訳）: 動的無線ネットワークにおける高速かつデータ効率の良いスペクトル割当のためのメタ強化学習
- Authors: Oluwaseyi Giwa, Tobi Awodunmila, Muhammad Ahmed Mohsin, Ahsan Bilal, Muhammad Ali Jamshed,
- Abstract要約: 5G/6Gネットワークにおけるスペクトルの動的割り当ては、効率的な資源利用に不可欠である。
従来の深部強化学習(DRL)の適用は、その膨大なサンプルの複雑さのため、しばしば実現不可能である。
エージェントが堅牢な初期ポリシーを学習し、新しい無線シナリオに迅速に適応できるメタラーニング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）: 1.2940734305933084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The dynamic allocation of spectrum in 5G / 6G networks is critical to efficient resource utilization. However, applying traditional deep reinforcement learning (DRL) is often infeasible due to its immense sample complexity and the safety risks associated with unguided exploration, which can cause severe network interference. To address these challenges, we propose a meta-learning framework that enables agents to learn a robust initial policy and rapidly adapt to new wireless scenarios with minimal data. We implement three meta-learning architectures, model-agnostic meta-learning (MAML), recurrent neural network (RNN), and an attention-enhanced RNN, and evaluate them against a non-meta-learning DRL algorithm, proximal policy optimization (PPO) baseline, in a simulated dynamic integrated access/backhaul (IAB) environment. Our results show a clear performance gap. The attention-based meta-learning agent reaches a peak mean network throughput of 48 Mbps, while the PPO baseline decreased drastically to 10 Mbps. Furthermore, our method reduces SINR and latency violations by more than 50% compared to PPO. It also shows quick adaptation, with a fairness index 0.7, showing better resource allocation. This work proves that meta-learning is a very effective and safer option for intelligent control in complex wireless systems.
- Abstract（参考訳）: 5G/6Gネットワークにおけるスペクトルの動的割り当ては、効率的な資源利用に不可欠である。
しかし、従来の深部強化学習(DRL)の適用は、その膨大なサンプルの複雑さと、誘導されていない探索に伴う安全性のリスクにより、ネットワークの深刻な干渉を引き起こす可能性があるため、しばしば実現不可能である。
これらの課題に対処するために、エージェントが堅牢な初期ポリシーを学習し、最小限のデータで新しい無線シナリオに迅速に適応できるメタラーニングフレームワークを提案する。
3つのメタラーニングアーキテクチャ、モデル非依存型メタラーニング(MAML)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、アテンション強化型RNNを実装し、それらを非メタラーニングDRLアルゴリズム、PPOベースライン、シミュレーション動的統合アクセス/バックホール(IAB)環境で評価する。
私たちの結果は、明らかなパフォーマンスのギャップを示しています。
注目ベースのメタ学習エージェントは48Mbpsのピーク平均ネットワークスループットに到達し、PPOベースラインは10Mbpsに劇的に低下した。
さらに,本手法はPPOと比較してSINRおよび遅延違反を50%以上削減する。
また、フェアネス指数0.7の高速適応も示しており、リソース割り当ても改善されている。
この研究は、メタ学習が複雑な無線システムにおけるインテリジェントな制御にとって、非常に効果的で安全な選択肢であることを証明している。
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