論文の概要: ACCoRD: Actor-Critic Conflict Resolution with Deep learning for O-RAN xApps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22306v1
• Date: Thu, 21 May 2026 10:54:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 20:14:18.554145
• Title: ACCoRD: Actor-Critic Conflict Resolution with Deep learning for O-RAN xApps
• Title（参考訳）: ACCoRD: O-RAN xアプリケーションのためのディープラーニングによるアクタ・クリティカル・コンフリクトの解決
• Authors: Cezary Adamczyk, Adrian Kliks,
• Abstract要約: 競合緩和(ConMit)は、オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)におけるインテリジェントネットワーク制御の重要な部分である 本稿では,近実時間RANインテリジェントコントローラにおいて検出された制御競合を解決するためのACCoRDという手法を提案する。 実装されたANNは、ネットワークに関するデータを分析し、最適なCRアクションを推測するために制御決定に矛盾する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.096540146408279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conflict Mitigation (ConMit) is a crucial part of intelligent network control in Open Radio Access Networks (O-RAN). In this paper, we propose a method named ACCoRD to resolve detected control conflicts in Near-Real Time RAN Intelligent Controller using a Conflict Resolution (CR) Agent with an Artificial Neural Network (ANN) trained with a reinforcement learning algorithm PPO-Clip. The implemented ANN analyzes data about the network and conflicting control decisions to infer optimal CR actions. The CR Agent gathers feedback from the network after each resolved conflict to assess its efficiency and adjust the ANN's weights during batch training. The evaluation of the proposed approach is based on simulation data. A new methodology for evaluating CR solutions is proposed. Results show that the proposed ANN-based method improves on the efficiency of rule-based approaches by significantly reducing negative network events caused by conflicting control decisions in medium and high traffic scenarios.
• Abstract（参考訳）: 競合緩和(ConMit)は、Open Radio Access Networks (O-RAN)におけるインテリジェントネットワーク制御の重要な部分である。 本稿では,強化学習アルゴリズム PPO-Clip を用いて学習したニューラルネットワーク (ANN) を用いた競合分解能 (CR) エージェントを用いて, 検出された制御競合を解決するための ACCoRD という手法を提案する。 実装されたANNは、ネットワークに関するデータを分析し、最適なCRアクションを推測するために制御決定に矛盾する。 CRエージェントは、各解決された競合の後にネットワークからフィードバックを集め、その効率を評価し、バッチトレーニング中にANNの重みを調整する。 提案手法の評価はシミュレーションデータに基づく。 CRソリューションを評価するための新しい方法論を提案する。 提案手法は,中・高トラフィックシナリオにおける制御決定の矛盾に起因する負のネットワークイベントを著しく低減することにより,ルールベースアプローチの効率を向上することを示す。

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