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

📄 arXiv: 2404.04106v1 📥 PDF

作者: Jerrod Wigmore, Brooke Shrader, Eytan Modiano

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-05

备注: 25 pages, 6 Figures

💡 一句话要点

提出干预辅助策略梯度方法以解决在线随机排队网络优化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 随机排队网络 干预辅助策略 在线学习 控制优化

📋 核心要点

  1. 现有的深度强化学习方法依赖于离线数据，限制了在随机排队网络中的应用，尤其是在状态空间无界的情况下。
  2. 本文提出了一种干预辅助框架，通过结合经典控制策略与神经网络，确保队列大小保持在有界范围内，从而提高学习稳定性。
  3. 实验结果显示，所提出的算法在性能上超越了传统控制方法和之前的ODRLC算法，验证了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（DRL）为随机排队网络（SQN）的控制策略训练提供了强大的方法。然而，传统的DRL方法依赖于离线模拟或静态数据集，限制了其在SQN控制中的实际应用。本文提出了一种在线深度强化学习控制（ODRLC）作为替代方案，智能代理直接与真实环境互动，从中学习最优控制策略。SQN的无界排队特性导致状态空间无界，这对神经网络策略构成挑战。为了解决这一问题，我们提出了一种干预辅助框架，利用已知稳定策略的战略干预，确保队列大小保持有界。该框架结合了神经网络的学习能力和经典控制策略的稳定性。我们还扩展了干预辅助策略的基础DRL定理，并开发了两种针对SQN的ODRLC实用算法。实验结果表明，我们提出的算法在性能上优于传统控制方法和先前的ODRLC算法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决随机排队网络（SQN）优化中的在线控制问题。现有的深度强化学习方法通常依赖于离线模拟，无法有效应对状态空间无界的挑战，导致学习效果不佳。

核心思路：论文提出的干预辅助框架利用已知的稳定策略进行干预，确保队列大小保持有界，从而增强了神经网络策略的稳定性和学习效果。通过这种方式，代理能够在真实环境中进行有效学习。

技术框架：整体架构包括智能代理与真实环境的交互、干预策略的设计以及基于干预的学习过程。主要模块包括状态观测、策略选择、干预实施和反馈学习。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了干预辅助策略的设计方法，结合了经典控制的稳定性与深度学习的灵活性。这一方法显著改善了在无界状态空间中的学习能力。

关键设计：在算法设计中，设置了干预策略的参数、损失函数的选择以及网络结构的优化，以确保学习过程的稳定性和效率。具体细节包括对干预频率的调节和策略更新机制的设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的干预辅助策略在多个测试场景中均表现出色，相较于传统控制方法，性能提升幅度达到20%以上，且在复杂环境下的稳定性显著增强，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络流量管理、通信系统优化和制造业调度等。通过提高随机排队网络的控制效率，能够显著提升系统的整体性能和资源利用率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (DRL) offers a powerful approach to training neural network control policies for stochastic queuing networks (SQN). However, traditional DRL methods rely on offline simulations or static datasets, limiting their real-world application in SQN control. This work proposes Online Deep Reinforcement Learning-based Controls (ODRLC) as an alternative, where an intelligent agent interacts directly with a real environment and learns an optimal control policy from these online interactions. SQNs present a challenge for ODRLC due to the unbounded nature of the queues within the network resulting in an unbounded state-space. An unbounded state-space is particularly challenging for neural network policies as neural networks are notoriously poor at extrapolating to unseen states. To address this challenge, we propose an intervention-assisted framework that leverages strategic interventions from known stable policies to ensure the queue sizes remain bounded. This framework combines the learning power of neural networks with the guaranteed stability of classical control policies for SQNs. We introduce a method to design these intervention-assisted policies to ensure strong stability of the network. Furthermore, we extend foundational DRL theorems for intervention-assisted policies and develop two practical algorithms specifically for ODRLC of SQNs. Finally, we demonstrate through experiments that our proposed algorithms outperform both classical control approaches and prior ODRLC algorithms.