核心概念
無線ネットワークの効率的な最適化のためには、新しい無線ネットワークサイトに対するパラメータ最適化ポリシーの迅速な展開が重要である。本研究では、重複するアクション空間を持つ一連のマルコフ決定過程としてこの問題を定式化し、継続的強化学習を用いることで、データ効率的な方法でこの問題に取り組む。
要約
本研究では、無線ネットワークの効率的な最適化のための継続的モデルベース強化学習手法を提案している。
主な内容は以下の通り:
-
無線ネットワークの最適化問題を、重複するアクション空間を持つ一連のマルコフ決定過程として定式化した。
-
継続的強化学習のフレームワークである Progress-and-Compress (P&C)を用いて、新しい無線ネットワークサイトに対するパラメータ最適化ポリシーを効率的に学習する。
-
P&Cを用いることで、従来の手法に比べて50%のデータ量削減と最大4%のスループット向上を達成した。
-
提案手法は、モデルベース強化学習とモジュール型アーキテクチャを組み合わせることで、高次元の状態空間と行動空間、高ノイズレベルの課題に対処している。
-
提案手法は、無線ネットワークの新規サイト展開時の最適化ポリシー導入リードタイムを大幅に短縮できる。
統計
提案手法は従来手法に比べて、50%のデータ量削減と最大4%のスループット向上を達成した。
提案手法の推論時間は20,000台の基地局に対して80ミリ秒であった。
提案手法は従来手法に比べて、メモリ使用量を31%削減し、収束時間を140分から80分に短縮した。
引用
"無線ネットワークの効率的な最適化のためには、新しい無線ネットワークサイトに対するパラメータ最適化ポリシーの迅速な展開が重要である。"
"本研究では、無線ネットワークの最適化問題を、重複するアクション空間を持つ一連のマルコフ決定過程として定式化した。"
"提案手法は、モデルベース強化学習とモジュール型アーキテクチャを組み合わせることで、高次元の状態空間と行動空間、高ノイズレベルの課題に対処している。"