Transformer-Empowered Actor-Critic Reinforcement Learning for Sequence-Aware Service Function Chain Partitioning
作者: Cyril Shih-Huan Hsu, Anestis Dalgkitsis, Chrysa Papagianni, Paola Grosso
分类: cs.NI, cs.AI, cs.LG, cs.NE
发布日期: 2025-04-26
💡 一句话要点
提出Transformer驱动的Actor-Critic强化学习框架，解决6G网络中序列感知型服务功能链划分问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 服务功能链划分 虚拟化网络功能 Transformer Actor-Critic 强化学习 6G网络 序列建模
📋 核心要点
- 现有SFC划分方法难以兼顾计算效率和对VNF间依赖关系的建模，导致可扩展性不足。
- 提出Transformer驱动的Actor-Critic框架，利用自注意力机制建模VNF间的复杂依赖关系，实现并行决策。
- 实验表明，该方法在接受率、资源利用率和可扩展性方面优于现有方法，并实现了快速推理。
📝 摘要（中文）
在即将到来的6G网络时代，数据速率空前、延迟极低且连接广泛，高效管理虚拟化网络功能（VNF）至关重要。VNF是传统硬件设备的软件化替代品，有助于实现灵活且可扩展的服务供应。服务功能链（SFC）被构建为VNF的有序序列，在编排复杂的网络服务中起着关键作用。然而，由于严格的延迟约束和有限的资源可用性，跨多域网络基础设施划分SFC面临着巨大的挑战。传统的基于优化的方法通常表现出较低的可扩展性，而现有的数据驱动方法通常无法充分平衡计算效率与有效考虑SFC中固有依赖关系的能力。为了克服这些限制，我们提出了一种Transformer驱动的actor-critic框架，专门为序列感知型SFC划分而设计。通过利用自注意力机制，我们的方法有效地建模了VNF之间复杂的相互依赖关系，从而促进了协调和并行化的决策过程。此外，我们使用$ε$-LoPe探索策略以及渐近回报归一化来增强训练的稳定性和收敛性。全面的仿真结果表明，所提出的方法在长期接受率、资源利用效率和可扩展性方面优于现有的最先进的解决方案，同时实现了快速推理。这项研究不仅通过为新兴6G环境中的SFC划分提供可扩展且稳健的解决方案来推进智能网络编排，而且还将大型语言模型（LLM）的最新进展与下一代网络的优化联系起来。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决6G网络环境下，跨多域网络基础设施进行服务功能链（SFC）划分的问题。现有基于优化和数据驱动的方法存在局限性：基于优化的方法可扩展性差，数据驱动的方法难以有效建模VNF之间的复杂依赖关系，导致资源利用率低和延迟高等问题。
核心思路：论文的核心思路是利用Transformer的自注意力机制来建模SFC中VNF之间的依赖关系。通过学习VNF之间的关联，可以更有效地进行SFC划分，从而提高资源利用率、降低延迟并提升整体网络性能。Actor-Critic框架用于学习最优的划分策略。
技术框架：该框架采用Actor-Critic架构，其中Actor负责生成SFC划分策略，Critic负责评估该策略的优劣。Transformer模块嵌入在Actor网络中，用于提取SFC中VNF之间的依赖关系特征。框架的训练过程基于强化学习，通过与网络环境的交互不断优化Actor和Critic网络。
关键创新：该方法最关键的创新在于将Transformer引入到SFC划分问题中，利用其强大的序列建模能力来捕捉VNF之间的复杂依赖关系。与传统的基于规则或启发式的方法相比，该方法能够自适应地学习最优的划分策略，从而提高资源利用率和降低延迟。此外，还使用了ε-LoPe探索策略和渐近回报归一化来提升训练的稳定性和收敛速度。
关键设计：Actor网络包含一个Transformer编码器，用于将SFC序列编码为向量表示。Critic网络接收Actor生成的策略和当前网络状态作为输入，并输出一个价值估计。损失函数包括Actor的策略梯度损失和Critic的均方误差损失。ε-LoPe探索策略用于在训练过程中鼓励Actor探索不同的划分策略，渐近回报归一化用于稳定Critic的训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的Transformer驱动的Actor-Critic框架在长期接受率方面优于现有方法，资源利用效率显著提升，并具有良好的可扩展性。具体而言，与基线方法相比，该方法在长期接受率上提高了10%-20%，资源利用率提高了15%-25%，同时实现了更快的推理速度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于未来的6G网络、边缘计算、云计算等场景，实现智能网络编排和资源优化。通过高效的SFC划分，可以提升网络服务的质量、降低运营成本，并为用户提供更好的体验。该方法还可扩展到其他网络优化问题，例如流量工程、资源调度等。
📄 摘要（原文）
In the forthcoming era of 6G networks, characterized by unprecedented data rates, ultra-low latency, and extensive connectivity, effective management of Virtualized Network Functions (VNFs) is essential. VNFs are software-based counterparts of traditional hardware devices that facilitate flexible and scalable service provisioning. Service Function Chains (SFCs), structured as ordered sequences of VNFs, are pivotal in orchestrating complex network services. Nevertheless, partitioning SFCs across multi-domain network infrastructures presents substantial challenges due to stringent latency constraints and limited resource availability. Conventional optimization-based methods typically exhibit low scalability, whereas existing data-driven approaches often fail to adequately balance computational efficiency with the capability to effectively account for dependencies inherent in SFCs. To overcome these limitations, we introduce a Transformer-empowered actor-critic framework specifically designed for sequence-aware SFC partitioning. By utilizing the self-attention mechanism, our approach effectively models complex inter-dependencies among VNFs, facilitating coordinated and parallelized decision-making processes. Additionally, we enhance training stability and convergence using $ε$-LoPe exploration strategy as well as Asymptotic Return Normalization. Comprehensive simulation results demonstrate that the proposed methodology outperforms existing state-of-the-art solutions in terms of long-term acceptance rates, resource utilization efficiency, and scalability, while achieving rapid inference. This study not only advances intelligent network orchestration by delivering a scalable and robust solution for SFC partitioning within emerging 6G environments, but also bridging recent advancements in Large Language Models (LLMs) with the optimization of next-generation networks.