論文の概要: Robust Reinforcement Learning over Wireless Networks with Homomorphic State Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07722v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 07:50:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.000921
• Title: Robust Reinforcement Learning over Wireless Networks with Homomorphic State Representations
• Title（参考訳）: 準同型状態表現を用いた無線ネットワークにおけるロバスト強化学習
• Authors: Pietro Talli, Federico Mason, Federico Chiariotti, Andrea Zanella,
• Abstract要約: 通信ネットワーク上での強化学習(RL)エージェントの訓練の問題に対処する。 我々は,同型ロバスト遠隔強化学習(HR3L)という新しいアーキテクチャを提案する。 HR3Lは無線チャネル間の勾配情報の交換を必要としないため、最先端のソリューションよりも高速な訓練と通信オーバーヘッドの低減が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.079887992932692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we address the problem of training Reinforcement Learning (RL) agents over communication networks. The RL paradigm requires the agent to instantaneously perceive the state evolution to infer the effects of its actions on the environment. This is impossible if the agent receives state updates over lossy or delayed wireless systems and thus operates with partial and intermittent information. In recent years, numerous frameworks have been proposed to manage RL with imperfect feedback; however, they often offer specific solutions with a substantial computational burden. To address these limits, we propose a novel architecture, named Homomorphic Robust Remote Reinforcement Learning (HR3L), that enables the training of remote RL agents exchanging observations across a non-ideal wireless channel. HR3L considers two units: the transmitter, which encodes meaningful representations of the environment, and the receiver, which decodes these messages and performs actions to maximize a reward signal. Importantly, HR3L does not require the exchange of gradient information across the wireless channel, allowing for quicker training and a lower communication overhead than state-of-the-art solutions. Experimental results demonstrate that HR3L significantly outperforms baseline methods in terms of sample efficiency and adapts to different communication scenarios, including packet losses, delayed transmissions, and capacity limitations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,コミュニケーションネットワーク上での強化学習(RL)エージェントの訓練問題に対処する。 RLパラダイムは、エージェントが環境に対するその作用の影響を推測するために、状態の進化を瞬時に知覚する必要がある。 これは、エージェントが損失のある無線システムや遅延した無線システムの状態更新を受け取り、部分的かつ断続的な情報で動作する場合、不可能である。 近年、RLを不完全なフィードバックで管理するための多くのフレームワークが提案されているが、それらはしばしば計算負荷の大きい特定のソリューションを提供する。 これらの限界に対処するため,同型ロバスト遠隔強化学習 (HR3L) という新しいアーキテクチャを提案し,非理想的無線チャネル間で観測を交換する遠隔RLエージェントの訓練を可能にする。 HR3Lは、環境の有意義な表現を符号化する送信機と、これらのメッセージをデコードし、報酬信号の最大化のためにアクションを実行する受信機の2つのユニットを考慮している。 重要な点として、HR3Lは無線チャネル間の勾配情報の交換を必要としないため、最先端のソリューションよりも高速な訓練と通信オーバーヘッドの低減が可能である。 実験の結果,HR3Lはサンプル効率の点でベースライン法を著しく上回り,パケット損失,遅延伝送,キャパシティ制限などの異なる通信シナリオに適応していることがわかった。

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