論文の概要: Asynchronous MultiAgent Reinforcement Learning for 5G Routing under Side Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00035v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 18:38:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 02:03:42.240993
• Title: Asynchronous MultiAgent Reinforcement Learning for 5G Routing under Side Constraints
• Title（参考訳）: 側方制約下での5Gルーティングのための非同期マルチエージェント強化学習
• Authors: Sebastian Racedo, Brigitte Jaumard, Oscar Delgado, Meysam Masoudi,
• Abstract要約: 本稿では,PPOエージェントが並列にルートを計画し,共有グローバルリソース環境にリソースデルタをコミットする非同期マルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。 モントリオール市からのほぼリアルタイム交通データを用いて,O-RAN様ネットワークシミュレーションの手法の評価を行った。 AMARLはGoS(Gorge of Service)とエンドツーエンドのレイテンシを実現し、トレーニングウォールタイム時間を短縮し、需要シフトに対する堅牢性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0732935873226022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Networks in the current 5G and beyond systems increasingly carry heterogeneous traffic with diverse quality-of-service constraints, making real-time routing decisions both complex and time-critical. A common approach, such as a heuristic with human intervention or training a single centralized RL policy or synchronizing updates across multiple learners, struggles with scalability and straggler effects. We address this by proposing an asynchronous multi-agent reinforcement learning (AMARL) framework in which independent PPO agents, one per service, plan routes in parallel and commit resource deltas to a shared global resource environment. This coordination by state preserves feasibility across services and enables specialization for service-specific objectives. We evaluate the method on an O-RAN like network simulation using nearly real-time traffic data from the city of Montreal. We compared against a single-agent PPO baseline. AMARL achieves a similar Grade of Service (acceptance rate) (GoS) and end-to-end latency, with reduced training wall-clock time and improved robustness to demand shifts. These results suggest that asynchronous, service-specialized agents provide a scalable and practical approach to distributed routing, with applicability extending beyond the O-RAN domain.
• Abstract（参考訳）: 現在の5Gおよびそれ以上のシステムのネットワークは、さまざまな品質のサービス制約を持つ異種トラフィックを輸送し、複雑かつ時間クリティカルなルーティング決定をリアルタイムに行うようになっている。 人間の介入によるヒューリスティックや、単一の集中的なRLポリシーのトレーニング、複数の学習者間で更新の同期といった一般的なアプローチは、スケーラビリティとストラグラー効果に苦慮している。 我々は、非同期マルチエージェント強化学習(AMARL)フレームワークを提案し、サービスごとに個別のPPOエージェントが並列にルートを計画し、リソースデルタを共有グローバルなリソース環境にコミットする。 この状態による調整は、サービス間の実現可能性を保持し、サービス固有の目的の専門化を可能にします。 モントリオール市からのほぼリアルタイム交通データを用いて,O-RAN様ネットワークシミュレーションの手法の評価を行った。 私たちはシングルエージェントのPPOベースラインと比較した。 AMARLは、同様のグレード・オブ・サービス(受け入れ率)とエンドツーエンドのレイテンシを実現し、トレーニングウォールタイムの短縮と、需要シフトに対する堅牢性の向上を実現している。 これらの結果は、非同期でサービス特化エージェントが分散ルーティングに対してスケーラブルで実践的なアプローチを提供し、O-RANドメインを超えて適用可能であることを示唆している。

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