論文の概要: Cells on Autopilot: Adaptive Cell (Re)Selection via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04083v2
• Date: Thu, 08 Jan 2026 17:32:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 13:05:36.873753
• Title: Cells on Autopilot: Adaptive Cell (Re)Selection via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オートパイロット上の細胞:強化学習による適応型細胞(レ)選択
• Authors: Marvin Illian, Ramin Khalili, Antonio A. de A. Rocha, Lin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,モバイルネットワーク力学の時間パターンを学習することで,セル選択パラメータを適応的に調整する強化学習(RL)フレームワークCellPilotを提案する。 本研究は,軽量なRLエージェントであっても,異なるネットワークシナリオに対して効果的に一般化しながら,従来の再構成を最大167%向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.146168656614556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread deployment of 5G networks, together with the coexistence of 4G/LTE networks, provides mobile devices a diverse set of candidate cells to connect to. However, associating mobile devices to cells to maximize overall network performance, a.k.a. cell (re)selection, remains a key challenge for mobile operators. Today, cell (re)selection parameters are typically configured manually based on operator experience and rarely adapted to dynamic network conditions. In this work, we ask: Can an agent automatically learn and adapt cell (re)selection parameters to consistently improve network performance? We present a reinforcement learning (RL)-based framework called CellPilot that adaptively tunes cell (re)selection parameters by learning spatiotemporal patterns of mobile network dynamics. Our study with real-world data demonstrates that even a lightweight RL agent can outperform conventional heuristic reconfigurations by up to 167%, while generalizing effectively across different network scenarios. These results indicate that data-driven approaches can significantly improve cell (re)selection configurations and enhance mobile network performance.
• Abstract（参考訳）: 5Gネットワークの広範な展開と4G/LTEネットワークの共存は、モバイルデバイスに接続するさまざまな候補セルを提供する。 しかし、モバイル機器をセルに関連付けてネットワーク性能を最大化する、すなわち、セル(再選択)の選択は、モバイル事業者にとって重要な課題である。 今日では、セル(再選択パラメータ)はオペレータの経験に基づいて手動で設定され、動的ネットワーク条件に適応することは滅多にない。 エージェントは自動的にセル選択パラメータを学習し、適応してネットワーク性能を継続的に改善できるだろうか? 本稿では,モバイルネットワーク力学の時空間パターンを学習することにより,セル選択パラメータを適応的に調整する強化学習(RL)フレームワークCellPilotを提案する。 実世界のデータを用いた研究では、軽量なRLエージェントであっても従来のヒューリスティックな再構成を最大167%上回り、異なるネットワークシナリオで効果的に一般化できることが示されている。 これらの結果から,データ駆動型アプローチはセル(再選択)構成を大幅に改善し,モバイルネットワークの性能を向上させることが示唆された。

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