論文の概要: Energy Saving in 5G and Beyond Networks: A Quantum Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02403v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 19:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 19:20:54.749038
• Title: Energy Saving in 5G and Beyond Networks: A Quantum Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: 5G以上のネットワークにおける省エネルギー:量子強化学習アプローチ
• Abstract要約: 省エネは5Gやネットワークを超えて重要な課題となっている。 本稿では,ユーザ機器の動的挙動を考慮しつつ,基地局のエネルギー使用量を最適化する。 本稿では,重ね合わせや絡み合いを含む量子原理を活用する新しいQRLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.188000213776622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Energy saving has become a critical challenge in 5G and beyond networks. The rapid growth of connected devices has increased the overall network energy demand, driving operational expenditure to unsustainable heights. The Base Station (BS) accounts for the largest share of energy usage, typically consuming around 60-70\% of the Radio Access Network (RAN)'s total energy. Therefore, to address this issue, this article optimizes the BS's energy usage while accounting for the dynamic behavior of User Equipment (UE). Deep Reinforcement Learning (DRL) is a natural candidate for determining effective energy saving policies, such as automatically switching BSs on or off when user density is low or adjusting transmission power to balance energy efficiency and Quality of Service (QoS). However, its heavy training burden and the exponential growth of state and action spaces in dense 5G environments make exploration increasingly difficult. To overcome these limitations, we introduce a novel Quantum Reinforcement Learning (QRL) algorithm that leverages quantum principles, including superposition and entanglement, through parameterized quantum circuits, enabling significantly faster convergence than DRL, which relies on conventional deep neural networks. Extensive simulations demonstrate that the proposed QRL can substantially reduce energy consumption while maintaining QoS, even when UEs are highly dynamic and frequently switch their association with BS antennas. Additionally, QRL consistently outperforms DRL and Q-Learning in both convergence speed and learning complexity.
• Abstract（参考訳）: 省エネは5Gやネットワークを超えて重要な課題となっている。 接続機器の急速な成長はネットワーク全体のエネルギー需要を増大させ、運用費を持続不可能な高さまで押し上げている。 基地局(BS)はエネルギー消費の最大シェアを占めており、通常ラジオ・アクセス・ネットワーク(RAN)の総エネルギーの約60-70 %を消費している。 そこで本稿では,ユーザ機器(UE)の動的挙動を考慮したBSのエネルギー利用を最適化する。 深層強化学習(DRL、Deep Reinforcement Learning)は、ユーザの密度が低いときにBSをオン/オフに自動的に切り替えたり、エネルギー効率とQuality of Service(QoS)のバランスを取るために送信電力を調整するといった、効率的な省エネルギー政策を決定するための自然な候補である。 しかし, 密集した5G環境下での訓練負荷や, 状態と行動空間の指数的成長は, 探索をますます困難にしている。 これらの制限を克服するために、パラメータ化された量子回路を通して重ね合わせや絡み合いを含む量子原理を活用する新しい量子強化学習(QRL)アルゴリズムを導入し、従来のディープニューラルネットワークに依存するDRLよりもはるかに高速な収束を実現する。 大規模なシミュレーションにより、UEが高度に動的であり、しばしばBSアンテナと関連を切り替える場合でも、提案したQRLはQoSを維持しながらエネルギー消費を大幅に削減できることを示した。 さらにQRLは、収束速度と学習複雑性の両方において、DRLとQ-Learningを一貫して上回る。

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