Average Reward Reinforcement Learning for Wireless Radio Resource Management

📄 arXiv: 2501.06700v1 📥 PDF

作者: Kun Yang, Jing Yang, Cong Shen

分类: cs.IT, cs.LG, cs.NI, eess.SP

发布日期: 2025-01-12

备注: Accepted by Asilomar 2024

💡 一句话要点

提出平均奖励Off-policy软演员评论家算法，解决无线资源管理中折扣奖励与长期目标不匹配问题

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

关键词: 无线资源管理 强化学习 平均奖励RL 软演员评论家 无线通信

📋 核心要点

  1. 传统折扣奖励RL与无线网络优化长期目标不一致，导致性能瓶颈。
  2. 提出平均奖励Off-policy软演员评论家（ARO SAC）算法，更贴合长期优化目标。
  3. 实验表明，ARO SAC算法相比传统折扣奖励RL方法，系统性能提升15%。

📝 摘要（中文）

本文针对无线通信中无线资源管理（RRM）应用强化学习（RL）时一个关键但常被忽视的问题：折扣奖励RL公式与无线网络优化中未折扣目标之间的不匹配。据我们所知，我们首次系统地研究了这种差异，首先讨论了问题公式，然后通过仿真量化了差距的程度。为了弥合这一差距，我们引入了平均奖励RL，这种方法更符合RRM的长期目标。我们提出了一种名为平均奖励Off-policy软演员评论家（ARO SAC）的新方法，它是平均奖励框架中著名的软演员评论家算法的改进版本。仿真结果表明，这种新方法在系统性能上比传统的折扣奖励RL方法提高了15%，突显了平均奖励RL在提高无线网络优化效率和有效性方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：无线资源管理（RRM）旨在优化无线网络的长期性能，如吞吐量、延迟等。然而，传统的强化学习方法通常采用折扣奖励机制，这使得智能体更关注短期回报，而忽略了长期目标。这种不匹配导致RL算法在RRM中的性能受限，无法充分发挥其潜力。现有方法未能充分考虑无线网络优化的长期性，导致优化效果不佳。

核心思路：本文的核心思路是采用平均奖励强化学习（Average Reward RL）框架，该框架直接优化长期平均奖励，避免了折扣因子带来的短期偏好。通过将RRM问题建模为平均奖励马尔可夫决策过程（MDP），可以更准确地反映无线网络优化的长期目标。ARO SAC算法旨在最大化长期平均奖励，从而更好地适应RRM的需求。

技术框架：ARO SAC算法基于Actor-Critic框架，包含Actor网络和Critic网络。Actor网络负责生成策略，Critic网络负责评估策略的价值。算法流程如下：1）智能体根据当前策略与环境交互，收集经验数据；2）Critic网络利用经验数据更新价值函数；3）Actor网络根据Critic网络的反馈更新策略；4）重复以上步骤，直至算法收敛。与传统的SAC算法不同，ARO SAC算法使用平均奖励作为目标函数，并引入了额外的参数来估计平均奖励值。

关键创新：本文的关键创新在于将平均奖励RL应用于无线资源管理，并提出了ARO SAC算法。ARO SAC算法是SAC算法在平均奖励框架下的扩展，它能够更有效地优化无线网络的长期性能。此外，本文还首次系统地研究了折扣奖励RL与无线网络优化目标之间的不匹配问题，为后续研究提供了理论基础。

关键设计：ARO SAC算法的关键设计包括：1）使用平均奖励作为目标函数，避免了折扣因子的影响；2）引入了额外的参数来估计平均奖励值，提高了算法的稳定性；3）采用了Soft Actor-Critic框架，鼓励策略探索，避免陷入局部最优；4）Actor和Critic网络可以使用深度神经网络来实现，以处理高维状态空间和动作空间。具体的损失函数设计需要根据具体的RRM问题进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的ARO SAC算法在无线资源管理任务中取得了显著的性能提升。具体而言，与传统的折扣奖励RL方法相比，ARO SAC算法在系统性能上提高了15%。这一结果验证了平均奖励RL在无线网络优化中的有效性，并表明ARO SAC算法能够更好地适应RRM的长期优化目标。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种无线通信场景，如5G/6G网络、无线传感器网络、物联网等。通过采用平均奖励RL，可以更有效地优化无线网络的资源分配、功率控制、干扰管理等，从而提高网络容量、降低延迟、提升用户体验。该研究为无线网络智能化提供了一种新的解决方案，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

In this paper, we address a crucial but often overlooked issue in applying reinforcement learning (RL) to radio resource management (RRM) in wireless communications: the mismatch between the discounted reward RL formulation and the undiscounted goal of wireless network optimization. To the best of our knowledge, we are the first to systematically investigate this discrepancy, starting with a discussion of the problem formulation followed by simulations that quantify the extent of the gap. To bridge this gap, we introduce the use of average reward RL, a method that aligns more closely with the long-term objectives of RRM. We propose a new method called the Average Reward Off policy Soft Actor Critic (ARO SAC) is an adaptation of the well known Soft Actor Critic algorithm in the average reward framework. This new method achieves significant performance improvement our simulation results demonstrate a 15% gain in the system performance over the traditional discounted reward RL approach, underscoring the potential of average reward RL in enhancing the efficiency and effectiveness of wireless network optimization.