論文の概要: Selecting Offline Reinforcement Learning Algorithms for Stochastic Network Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03932v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 10:41:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.272636
• Title: Selecting Offline Reinforcement Learning Algorithms for Stochastic Network Control
• Title（参考訳）: 確率ネットワーク制御のためのオフライン強化学習アルゴリズムの選択
• Authors: Nicolas Helson, Pegah Alizadeh, Anastasios Giovanidis,
• Abstract要約: オフラインRLは次世代無線ネットワークにとって有望なアプローチである。 保守的なQ-Learningは、異なる情報源にわたるより堅牢なポリシーを一貫して生み出すことを示す。 これらの結果は、AI駆動のネットワーク制御パイプラインにおけるオフラインRLアルゴリズム選択のための実用的なガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3220521366735247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Offline Reinforcement Learning (RL) is a promising approach for next-generation wireless networks, where online exploration is unsafe and large amounts of operational data can be reused across the model lifecycle. However, the behavior of offline RL algorithms under genuinely stochastic dynamics -- inherent to wireless systems due to fading, noise, and traffic mobility -- remains insufficiently understood. We address this gap by evaluating Bellman-based (Conservative Q-Learning), sequence-based (Decision Transformers), and hybrid (Critic-Guided Decision Transformers) offline RL methods in an open-access stochastic telecom environment (mobile-env). Our results show that Conservative Q-Learning consistently produces more robust policies across different sources of stochasticity, making it a reliable default choice in lifecycle-driven AI management frameworks. Sequence-based methods remain competitive and can outperform Bellman-based approaches when sufficient high-return trajectories are available. These findings provide practical guidance for offline RL algorithm selection in AI-driven network control pipelines, such as O-RAN and future 6G functions, where robustness and data availability are key operational constraints.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は次世代無線ネットワークにおいて有望なアプローチであり、オンライン探索は安全ではなく、大量の運用データをモデルライフサイクル全体で再利用することができる。 しかし、真に確率的な力学の下でのオフラインRLアルゴリズムの挙動は、フェージング、ノイズ、交通移動性に起因する無線システムに固有のものであり、まだ十分に理解されていない。 本稿では,Bellman-based (Conservative Q-Learning), sequence-based (Decision Transformers), and hybrid (Critic-Guided Decision Transformers) offline RL method in a open- Access stochastic Telecom Environment (mobile-env) について述べる。 我々の結果は、保守的なQ-Learningが、さまざまな確率性ソースをまたいだより堅牢なポリシーを一貫して生成していることを示し、ライフサイクル駆動型AI管理フレームワークにおいて、信頼性の高いデフォルト選択となっている。 シークエンスベースの手法は競争力を持ち続け、十分なハイリターン軌道が利用できる場合、ベルマンベースの手法より優れている。 これらの発見は、O-RANや将来の6G関数など、AI駆動のネットワーク制御パイプラインにおいて、ロバスト性とデータ可用性が重要な運用上の制約であるオフラインRLアルゴリズム選択のための実用的なガイダンスを提供する。

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