Methoden zur Unterstützung der Richtungsgradienten-Politik für die Online-Optimierung stochastischer Warteschlangennetze

Alapfogalmak

Dieser Bericht stellt ein neuartiges Rahmenwerk für die Online-Tiefenreinforcement-Lernsteuerung (ODRLC) stochastischer Warteschlangennetze vor. Das Rahmenwerk kombiniert die Lernfähigkeit neuronaler Netzwerke mit der garantierten Stabilität klassischer Steuerungsverfahren, um die Herausforderungen unbegrenzter Zustandsräume in ODRLC-Umgebungen zu bewältigen.

Kivonat

Der Bericht behandelt die Herausforderungen der Anwendung von Tiefenreinforcement-Lernen (DRL) für die Steuerung stochastischer Warteschlangennetze (SQN). Traditionelle DRL-Methoden sind auf Offline-Simulationen oder statische Datensätze angewiesen, was ihre Anwendung in der Praxis einschränkt.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, schlagen die Autoren ein Online-Tiefenreinforcement-Lernsteuerungs-Rahmenwerk (ODRLC) vor, bei dem ein intelligenter Agent direkt mit einer realen Umgebung interagiert und daraus eine optimale Steuerungspolitik lernt.

SQNs stellen eine Herausforderung für ODRLC dar, da die Warteschlangen im Netzwerk unbegrenzt sind, was zu einem ebenfalls unbegrenzten Zustandsraum führt. Dies ist problematisch für neuronale Netzwerke, die schlecht in der Extrapolation zu unbekannten Zuständen sind.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, schlagen die Autoren ein interventionsgestütztes Rahmenwerk vor, das strategische Eingriffe von bekannten stabilen Politiken nutzt, um die Warteschlangenlängen begrenzt zu halten. Dieses Rahmenwerk kombiniert die Lernfähigkeit neuronaler Netzwerke mit der garantierten Stabilität klassischer Steuerungsverfahren für SQNs.

Die Autoren führen ein Verfahren zur Gestaltung dieser interventionsgestützten Politiken ein, um die Stabilität des Netzwerks sicherzustellen. Außerdem erweitern sie grundlegende DRL-Theoreme für interventionsgestützte Politiken und entwickeln zwei praktische Algorithmen speziell für die ODRLC von SQNs. Schließlich zeigen Experimente, dass die vorgeschlagenen Algorithmen sowohl klassische Steuerungsansätze als auch frühere ODRLC-Algorithmen übertreffen.

Statisztikák

Die durchschnittliche Warteschlangengröße ist ein Maß für die Verzögerung in Warteschlangennetzwerken.
Stochastische Paketankünfte und stochastische Linkkapazitäten bestimmen die Dynamik der Warteschlangennetzwerke.
Der Zustandsraum von Warteschlangennetzwerken ist im Allgemeinen unbegrenzt, was eine Herausforderung für neuronale Netzwerke darstellt.

Idézetek

"Der Zustandsraum unter der Annahme unendlicher Puffer ist unbegrenzt und neuronale Netzwerke sind schlecht darin, zu unbekannten Eingaben zu extrapolieren."
"Die Kombination eines unbegrenzten Zustandsraums und einer von neuronalen Netzwerken abhängigen Politik führt in der ODRLC-Umgebung zu einer katastrophalen Rückkopplungsschleife."

Főbb Kivonatok

Intervention-Assisted Policy Gradient Methods for Online Stochastic Queuing Network Optimization

by Jerrod Wigmo... : arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04106.pdf

Mélyebb kérdések

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