Simulation-Driven Reinforcement Learning in Queuing Network Routing Optimization

📄 arXiv: 2507.18795v1 📥 PDF

作者: Fatima Al-Ani, Molly Wang, Jevon Charles, Aaron Ong, Joshua Forday, Vinayak Modi

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-24

💡 一句话要点

提出基于仿真驱动的Dyna-DDPG算法，优化排队网络路由决策。

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

关键词: 强化学习 排队网络 路由优化 DDPG 仿真驱动 Dyna-style规划 深度学习

📋 核心要点

  1. 传统排队方法难以应对动态和不确定的环境，限制了其在复杂系统中的应用。
  2. 论文提出一种基于Dyna-DDPG的强化学习框架，通过仿真环境学习最优路由策略。
  3. 实验结果表明，该框架能够快速学习有效的路由策略，并在中断情况下保持性能。

📝 摘要（中文）

本研究致力于开发一种仿真驱动的强化学习(RL)框架，用于优化复杂排队网络系统中的路由决策，特别关注制造和通信应用。 传统排队方法在动态、不确定环境中存在局限性，因此我们提出了一种鲁棒的RL方法，该方法利用深度确定性策略梯度(DDPG)并结合Dyna风格的规划(Dyna-DDPG)。 该框架包括一个灵活且可配置的仿真环境，能够对各种排队场景、中断和不可预测的条件进行建模。 我们增强的Dyna-DDPG实现包含用于下一状态转换和奖励的独立预测模型，从而显著提高稳定性和样本效率。 综合实验和严格评估表明，该框架能够快速学习有效的路由策略，从而在中断下保持稳健的性能，并有效地扩展到更大的网络规模。 此外，我们强调了用于确保框架的可重复性和可维护性的强大软件工程实践，从而能够在实际场景中进行实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂排队网络中的路由优化问题。现有方法，如传统排队论模型，难以适应动态变化和不确定性因素，导致次优的路由决策，影响系统整体性能。尤其是在制造和通信等对实时性要求高的场景下，这种局限性更为突出。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）算法，特别是DDPG，结合Dyna-style的规划，通过与仿真环境的交互学习最优的路由策略。Dyna-style规划允许智能体在真实环境交互的同时，利用学习到的模型进行虚拟经验的生成，从而提高样本效率和学习速度。

技术框架：该框架包含三个主要组成部分：1) 可配置的排队网络仿真环境，用于模拟各种排队场景和干扰；2) 基于DDPG的强化学习智能体，负责学习路由策略；3) Dyna-style的规划模块，包含两个独立的预测模型，分别用于预测下一状态和奖励。智能体在仿真环境中进行探索，根据环境反馈更新策略和模型，最终学习到能够适应各种情况的路由策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将DDPG与Dyna-style规划相结合，并使用独立的模型来预测下一状态和奖励。这种分离的设计提高了模型的准确性和稳定性，从而提升了整体算法的性能。此外，该框架的仿真环境具有高度的可配置性，能够模拟各种复杂的排队场景。

关键设计：DDPG智能体采用Actor-Critic结构，Actor网络负责生成确定性的动作（路由决策），Critic网络负责评估动作的价值。Dyna-style规划模块使用神经网络来建模环境的动态特性，包括状态转移和奖励函数。损失函数通常包括Actor网络的策略梯度损失和Critic网络的时序差分误差。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的排队网络场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的Dyna-DDPG框架能够快速学习有效的路由策略，并在各种干扰条件下保持稳健的性能。与传统的DDPG算法相比，Dyna-DDPG在样本效率和学习速度方面均有显著提升。此外，该框架能够有效地扩展到更大规模的排队网络，证明了其在实际应用中的潜力。具体性能数据未知，但摘要强调了“显著提高稳定性和样本效率”。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要优化路由决策的排队网络系统，例如智能制造中的物料搬运、通信网络中的数据包路由、交通运输系统中的车辆调度等。通过学习最优的路由策略，可以提高系统吞吐量、降低延迟、减少拥塞，从而提升整体效率和用户体验。未来，该方法有望扩展到更复杂的动态系统，例如供应链管理和金融交易网络。

📄 摘要（原文）

This study focuses on the development of a simulation-driven reinforcement learning (RL) framework for optimizing routing decisions in complex queueing network systems, with a particular emphasis on manufacturing and communication applications. Recognizing the limitations of traditional queueing methods, which often struggle with dynamic, uncertain environments, we propose a robust RL approach leveraging Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) combined with Dyna-style planning (Dyna-DDPG). The framework includes a flexible and configurable simulation environment capable of modeling diverse queueing scenarios, disruptions, and unpredictable conditions. Our enhanced Dyna-DDPG implementation incorporates separate predictive models for next-state transitions and rewards, significantly improving stability and sample efficiency. Comprehensive experiments and rigorous evaluations demonstrate the framework's capability to rapidly learn effective routing policies that maintain robust performance under disruptions and scale effectively to larger network sizes. Additionally, we highlight strong software engineering practices employed to ensure reproducibility and maintainability of the framework, enabling practical deployment in real-world scenarios.