論文の概要: SymbXRL: Symbolic Explainable Deep Reinforcement Learning for Mobile Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22024v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 17:31:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:50.0422
• Title: SymbXRL: Symbolic Explainable Deep Reinforcement Learning for Mobile Networks
• Title（参考訳）: SymbXRL: モバイルネットワークのためのシンボリック説明可能な深層強化学習
• Authors: Abhishek Duttagupta, MohammadErfan Jabbari, Claudio Fiandrino, Marco Fiore, Joerg Widmer,
• Abstract要約: 本稿では、DRLエージェントの人間解釈可能な説明を合成する、説明可能な強化学習(XRL)技術であるSymbXRLを提案する。 DRLが支援する実践的なネットワーク管理ユースケースにおいて,SymbXRLを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.623494837339283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The operation of future 6th-generation (6G) mobile networks will increasingly rely on the ability of deep reinforcement learning (DRL) to optimize network decisions in real-time. DRL yields demonstrated efficacy in various resource allocation problems, such as joint decisions on user scheduling and antenna allocation or simultaneous control of computing resources and modulation. However, trained DRL agents are closed-boxes and inherently difficult to explain, which hinders their adoption in production settings. In this paper, we make a step towards removing this critical barrier by presenting SymbXRL, a novel technique for explainable reinforcement learning (XRL) that synthesizes human-interpretable explanations for DRL agents. SymbXRL leverages symbolic AI to produce explanations where key concepts and their relationships are described via intuitive symbols and rules; coupling such a representation with logical reasoning exposes the decision process of DRL agents and offers more comprehensible descriptions of their behaviors compared to existing approaches. We validate SymbXRL in practical network management use cases supported by DRL, proving that it not only improves the semantics of the explanations but also paves the way for explicit agent control: for instance, it enables intent-based programmatic action steering that improves by 12% the median cumulative reward over a pure DRL solution.
• Abstract（参考訳）: 将来の第6世代(6G)モバイルネットワークの運用は、リアルタイムにネットワーク決定を最適化する深層強化学習(DRL)の能力にますます依存する。 DRLの利得は、ユーザのスケジューリングやアンテナ割り当てに関する共同決定、コンピューティングリソースの同時制御、変調など、様々なリソース割り当て問題に有効であることを示した。 しかし、訓練されたDRLエージェントはクローズドボックスであり、本質的に説明が難しいため、プロダクション環境での採用を妨げている。 本稿では、DRLエージェントの人間解釈可能な説明を合成する、説明可能な強化学習(XRL)の新しい手法であるSymbXRLを提示することにより、この重要な障壁を取り除くための一歩を踏み出した。 SymbXRLはシンボリックAIを活用して、重要な概念とその関係が直感的なシンボルや規則によって記述される説明を生成する。 DRLが支援する実践的なネットワーク管理ユースケースにおいて、SymbXRLを検証し、説明のセマンティクスを改善するだけでなく、明示的なエージェント制御の道を開くことを証明した。

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