論文の概要: Temporally Consistent Graph Q-Networks for Intelligent Network Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13848v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 19:25:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.600912
• Title: Temporally Consistent Graph Q-Networks for Intelligent Network Control
• Title（参考訳）: インテリジェントネットワーク制御のための時間一貫性グラフQ-Networks
• Authors: Zacharias Veiksaar, Maxime Bouton,
• Abstract要約: モバイルネットワークは複雑化を続けており、次世代ネットワークはトラフィックの増大とより多様なサービスの両方をサポートすることが期待されている。 モバイルネットワークの高レベル制御とオーケストレーションのための新しいマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムを提案する。 グラフニューラルネットワークは、グローバルな報酬関数を用いてトレーニングされ、グローバルなネットワーク状態の学習符号化に基づいて、調整されたローカルアクションを割り当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile networks continue to grow in complexity and next generation networks are expected to support both increasing traffic loads and more diverse services. As network complexity rises, optimizing antenna parameters under dynamic or changing objectives becomes increasingly challenging. We propose a novel multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithm for high-level control and orchestration of mobile networks. The Temporally Consistent Graph Q-Network (TC-GQN) algorithm learns a self-predicting representation of the whole network that is task-independent and aggregates information from all base-stations. A graph neural network is trained using a global reward function to assign coordinated local actions based on the learned encoding of the global network state. We evaluate the algorithm in a simulated environment to orchestrate an energy-saving feature across multiple sectors and multiple carriers under different quality of service (QoS) constraints. The proposed algorithm outperforms state-of-the-art graph-based baselines and a competitive rule-based controller by improving hardware sleep time while maintaining QoS. Moreover, the learned representation enables rapid adaptation to changing intents.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークは複雑化を続けており、次世代ネットワークはトラフィックの増大とより多様なサービスの両方をサポートすることが期待されている。 ネットワークの複雑さが増大するにつれて、動的あるいは変化する目的の下でアンテナパラメータを最適化することがますます困難になる。 モバイルネットワークの高レベル制御とオーケストレーションのための新しいマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムを提案する。 The Temporally Consistent Graph Q-Network (TC-GQN) algorithm learns a self-predicting representation of the network that is a task-independent and aggregates information from all base-stations。 グラフニューラルネットワークは、グローバルな報酬関数を用いてトレーニングされ、グローバルなネットワーク状態の学習符号化に基づいて、調整されたローカルアクションを割り当てる。 本研究では,複数のセクターと複数のキャリアにまたがる省エネ機能を,異なる品質のサービス(QoS)制約下で編成するシミュレーション環境で評価する。 提案アルゴリズムは,QoSを維持しながらハードウェアの睡眠時間を改善することにより,最先端のグラフベースベースラインと競合ルールベースコントローラよりも優れる。 さらに、学習された表現は、変更意図への迅速な適応を可能にする。

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