論文の概要: Consensus-based Decentralized Multi-agent Reinforcement Learning for Random Access Network Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07001v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 14:39:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.648501
• Title: Consensus-based Decentralized Multi-agent Reinforcement Learning for Random Access Network Optimization
• Title（参考訳）: ランダムアクセスネットワーク最適化のための合意に基づく分散マルチエージェント強化学習
• Authors: Myeung Suk Oh, Zhiyao Zhang, FNU Hairi, Alvaro Velasquez, Jia Liu,
• Abstract要約: 我々は、衝突を最小限に抑え、デバイス間の通信の公平性を確保するために、効率的なランダムアクセス媒体アクセス制御プロトコルを設計する。 提案するMARLアルゴリズムは,他のベースラインと比較してRAネットワーク性能を著しく向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.232557034642015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With wireless devices increasingly forming a unified smart network for seamless, user-friendly operations, random access (RA) medium access control (MAC) design is considered a key solution for handling unpredictable data traffic from multiple terminals. However, it remains challenging to design an effective RA-based MAC protocol to minimize collisions and ensure transmission fairness across the devices. While existing multi-agent reinforcement learning (MARL) approaches with centralized training and decentralized execution (CTDE) have been proposed to optimize RA performance, their reliance on centralized training and the significant overhead required for information collection can make real-world applications unrealistic. In this work, we adopt a fully decentralized MARL architecture, where policy learning does not rely on centralized tasks but leverages consensus-based information exchanges across devices. We design our MARL algorithm over an actor-critic (AC) network and propose exchanging only local rewards to minimize communication overhead. Furthermore, we provide a theoretical proof of global convergence for our approach. Numerical experiments show that our proposed MARL algorithm can significantly improve RA network performance compared to other baselines.
• Abstract（参考訳）: 無線デバイスがシームレスでユーザフレンドリな操作のための統一されたスマートネットワークを形成するにつれ、ランダムアクセス制御(RA)メディアアクセス制御(MAC)設計は、複数の端末からの予測不可能なデータトラフィックを処理するための重要なソリューションと考えられている。 しかし、衝突を最小限に抑え、デバイス間の通信の公平性を確保するために、効果的なRAベースのMACプロトコルを設計することは依然として困難である。 RA性能を最適化するために, 既存のマルチエージェント強化学習(MARL)アプローチが提案されているが, 情報収集に必要な集中学習への依存と, 現実のアプリケーションに非現実的になる。 本研究では、ポリシー学習が集中型タスクに頼るのではなく、デバイス間でのコンセンサスに基づく情報交換を利用する、完全に分散化されたMARLアーキテクチャを採用する。 我々は,アクタ・クリティカル(AC)ネットワーク上でMARLアルゴリズムを設計し,通信オーバーヘッドを最小限に抑えるために,ローカル報酬のみを交換することを提案する。 さらに、我々のアプローチに対する大域収束の理論的証明を提供する。 数値実験により,提案したMARLアルゴリズムはRAネットワークの性能を他のベースラインと比較して大幅に向上できることが示された。

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