Meta Hierarchical Reinforcement Learning for Scalable Resource Management in O-RAN

📄 arXiv: 2512.13715v1 📥 PDF

作者: Fatemeh Lotfi, Fatemeh Afghah

分类: cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-12-08

备注: This paper is submitted to IEEE Open Journal of the Communications Society

💡 一句话要点

提出Meta-HRL框架，用于O-RAN中可扩展的资源管理与网络切片联合优化。

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

关键词: O-RAN 资源管理 网络切片 元强化学习 分层强化学习 MAML 无线通信

📋 核心要点

  1. 现有AI驱动的O-RAN资源管理方法在动态环境下难以保持性能，无法有效应对复杂网络场景。
  2. 提出Meta-HRL框架，结合分层控制和元学习，实现全局资源分配和局部切片调度的自适应优化。
  3. 实验表明，Meta-HRL在网络管理效率、适应速度和QoS保障方面优于传统RL和元学习方法。

📝 摘要（中文）

现代应用日益复杂，对无线网络提出了实时适应性和高效资源管理的要求。开放无线接入网络（O-RAN）架构及其RAN智能控制器（RIC）模块，已成为动态资源管理和网络切片的关键解决方案。虽然人工智能（AI）驱动的方法显示出潜力，但大多数方法在不可预测和高度动态的条件下难以维持性能。本文提出了一种自适应的Meta分层强化学习（Meta-HRL）框架，灵感来源于模型无关元学习（MAML），以联合优化O-RAN中的资源分配和网络切片。该框架集成了分层控制与元学习，以实现全局和局部适应：高层控制器在切片之间分配资源，而低层代理执行切片内调度。自适应元更新机制通过时序差分误差方差对任务进行加权，从而提高稳定性并优先考虑复杂的网络场景。理论分析建立了双层学习过程的次线性收敛和后悔保证。仿真结果表明，与基线强化学习和元强化学习方法相比，网络管理效率提高了19.8%，并且在eMBB、URLLC和mMTC切片中实现了更快的适应和更高的QoS满意度。额外的消融和可扩展性研究证实了该方法的鲁棒性，随着网络规模的增加，实现了高达40%的更快适应以及一致的公平性、延迟和吞吐量性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决O-RAN中动态资源分配和网络切片联合优化问题。现有方法，尤其是传统的强化学习方法，在面对无线网络环境的复杂性和动态性时，难以快速适应并保持良好的性能，尤其是在资源分配和切片调度策略上缺乏灵活性和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用Meta学习的能力，使强化学习智能体能够快速适应新的网络环境和任务。通过分层强化学习，将资源分配和切片调度解耦，高层控制器负责全局资源分配，低层代理负责切片内调度，从而实现更精细化的控制。Meta学习则用于学习一个良好的初始化策略，使得智能体在新的任务上只需少量迭代即可达到较好的性能。

技术框架：该框架包含一个高层控制器和一个或多个低层代理。高层控制器使用元强化学习算法（基于MAML），负责在不同的网络切片之间分配资源。低层代理则使用传统的强化学习算法，负责在各自的网络切片内进行资源调度。Meta学习过程首先在多个任务上进行训练，每个任务代表一种不同的网络环境或用户需求。然后，在新的任务上，利用学习到的初始化策略进行快速适应。

关键创新：该方法的主要创新点在于将Meta学习与分层强化学习相结合，从而实现了更高效的资源管理和网络切片。此外，论文还提出了一种自适应元更新机制，该机制根据时序差分误差方差对任务进行加权，从而提高了学习的稳定性和效率。这种加权方式使得模型能够更加关注那些学习难度较大的任务，从而提升整体的泛化能力。

关键设计：高层控制器和低层代理均采用深度神经网络作为函数逼近器。损失函数包括资源利用率、QoS满意度等指标。自适应元更新机制通过计算每个任务的时序差分误差方差，并将其作为权重来更新元模型。具体的网络结构和参数设置根据具体的O-RAN环境和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，与基线强化学习和元强化学习方法相比，Meta-HRL框架在网络管理效率方面提高了19.8%。此外，该方法在eMBB、URLLC和mMTC切片中实现了更快的适应和更高的QoS满意度。消融实验和可扩展性研究表明，随着网络规模的增加，该方法能够实现高达40%的更快适应，并保持一致的公平性、延迟和吞吐量性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来的O-RAN网络，实现更智能、高效的资源管理和网络切片。通过自适应地调整资源分配策略，可以提升用户体验，降低运营成本，并支持更多样化的应用场景，例如增强移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（URLLC）和大规模机器类型通信（mMTC）。该方法还有潜力扩展到其他无线通信系统和边缘计算场景。

📄 摘要（原文）

The increasing complexity of modern applications demands wireless networks capable of real time adaptability and efficient resource management. The Open Radio Access Network (O-RAN) architecture, with its RAN Intelligent Controller (RIC) modules, has emerged as a pivotal solution for dynamic resource management and network slicing. While artificial intelligence (AI) driven methods have shown promise, most approaches struggle to maintain performance under unpredictable and highly dynamic conditions. This paper proposes an adaptive Meta Hierarchical Reinforcement Learning (Meta-HRL) framework, inspired by Model Agnostic Meta Learning (MAML), to jointly optimize resource allocation and network slicing in O-RAN. The framework integrates hierarchical control with meta learning to enable both global and local adaptation: the high-level controller allocates resources across slices, while low level agents perform intra slice scheduling. The adaptive meta-update mechanism weights tasks by temporal difference error variance, improving stability and prioritizing complex network scenarios. Theoretical analysis establishes sublinear convergence and regret guarantees for the two-level learning process. Simulation results demonstrate a 19.8% improvement in network management efficiency compared with baseline RL and meta-RL approaches, along with faster adaptation and higher QoS satisfaction across eMBB, URLLC, and mMTC slices. Additional ablation and scalability studies confirm the method's robustness, achieving up to 40% faster adaptation and consistent fairness, latency, and throughput performance as network scale increases.