ACCoRD: Actor-Critic Conflict Resolution with Deep learning for O-RAN xApps

📄 arXiv: 2605.22306v1 📥 PDF

作者: Cezary Adamczyk, Adrian Kliks

分类: cs.MA, cs.AI

发布日期: 2026-05-21

💡 一句话要点

提出ACCoRD方法，利用深度强化学习解决O-RAN xApps中的冲突消解问题

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

关键词: O-RAN 冲突消解 深度强化学习 PPO-Clip xApps

📋 核心要点

  1. O-RAN中智能网络控制的关键在于冲突消解，现有方法难以有效应对复杂场景下的控制冲突。
  2. ACCoRD方法利用深度强化学习训练ANN，分析网络数据和冲突决策，从而推断出最优的冲突消解动作。
  3. 仿真结果表明，ACCoRD方法显著减少了冲突控制决策引起的负面网络事件，优于传统的基于规则的方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ACCoRD的方法，用于解决开放无线接入网络（O-RAN）中近实时无线接入网智能控制器（Near-Real Time RAN Intelligent Controller）中检测到的控制冲突。ACCoRD使用冲突消解（CR）代理，该代理配备了通过强化学习算法PPO-Clip训练的人工神经网络（ANN）。该ANN分析网络数据和冲突的控制决策，以推断最佳的CR动作。CR代理在每次冲突解决后收集来自网络的反馈，以评估其效率并在批量训练期间调整ANN的权重。该方法的评估基于仿真数据，并提出了一种评估CR解决方案的新方法。结果表明，所提出的基于ANN的方法通过显著减少中高流量场景中冲突控制决策引起的负面网络事件，提高了基于规则的方法的效率。

🔬 方法详解

问题定义：在O-RAN的xApps中，多个控制应用可能做出相互冲突的控制决策，导致网络性能下降。现有基于规则的冲突消解方法难以适应动态变化的网络环境，无法有效处理复杂的冲突场景，导致网络性能受损。

核心思路：ACCoRD的核心思路是利用深度强化学习，训练一个能够根据网络状态和冲突决策动态调整冲突消解策略的智能代理。通过学习网络反馈，该代理能够不断优化其决策，从而更有效地解决冲突，提升网络性能。

技术框架：ACCoRD包含一个CR代理，该代理的核心是一个人工神经网络（ANN）。该ANN接收网络状态信息和冲突控制决策作为输入，输出冲突消解动作。CR代理与网络环境交互，收集网络反馈（例如，网络性能指标），并使用PPO-Clip算法对ANN进行训练。训练过程采用批量更新的方式，以提高训练效率和稳定性。

关键创新：ACCoRD的关键创新在于将深度强化学习应用于O-RAN的冲突消解问题，并提出了一种新的基于ANN的冲突消解方法。与传统的基于规则的方法相比，ACCoRD能够根据网络状态动态调整冲突消解策略，从而更有效地解决冲突，提升网络性能。此外，论文还提出了一种评估CR解决方案的新方法。

关键设计：ANN的网络结构（例如，层数、神经元数量）需要根据具体的网络环境和冲突场景进行调整。PPO-Clip算法中的超参数（例如，学习率、clip参数）也需要进行优化，以获得最佳的训练效果。损失函数的设计需要能够反映冲突消解的效率和对网络性能的影响。此外，如何有效地提取网络状态信息和冲突控制决策，并将其表示为ANN的输入，也是一个关键的设计问题。

📊 实验亮点

仿真结果表明，ACCoRD方法在中高流量场景下显著优于基于规则的方法，能够有效减少冲突控制决策引起的负面网络事件。具体而言，ACCoRD方法能够将负面网络事件的发生率降低XX%（具体数值需要在论文中查找），从而显著提升网络性能和用户体验。

🎯 应用场景

ACCoRD方法可应用于各种O-RAN部署场景，尤其是在高密度、动态变化的网络环境中。它可以显著提升网络性能，降低运维成本，并为未来的智能网络控制提供了一种新的解决方案。该方法还可以扩展到其他无线通信系统，例如5G和6G，以解决类似的冲突消解问题。

📄 摘要（原文）

Conflict Mitigation (ConMit) is a crucial part of intelligent network control in Open Radio Access Networks (O-RAN). In this paper, we propose a method named ACCoRD to resolve detected control conflicts in Near-Real Time RAN Intelligent Controller using a Conflict Resolution (CR) Agent with an Artificial Neural Network (ANN) trained with a reinforcement learning algorithm PPO-Clip. The implemented ANN analyzes data about the network and conflicting control decisions to infer optimal CR actions. The CR Agent gathers feedback from the network after each resolved conflict to assess its efficiency and adjust the ANN's weights during batch training. The evaluation of the proposed approach is based on simulation data. A new methodology for evaluating CR solutions is proposed. Results show that the proposed ANN-based method improves on the efficiency of rule-based approaches by significantly reducing negative network events caused by conflicting control decisions in medium and high traffic scenarios.