Interpretable Reinforcement Learning for Load Balancing using Kolmogorov-Arnold Networks

📄 arXiv: 2505.14459v1 📥 PDF

作者: Kamal Singh, Sami Marouani, Ahmad Al Sheikh, Pham Tran Anh Quang, Amaury Habrard

分类: cs.LG, cs.NI

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出基于Kolmogorov-Arnold Networks的可解释强化学习负载均衡方法

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

关键词: 强化学习 负载均衡 可解释性 Kolmogorov-Arnold Networks 网络控制

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在网络控制（如负载均衡）中应用广泛，但缺乏可解释性，难以提取控制策略。
  2. 本文提出使用Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 构建强化学习智能体，旨在提升策略的可解释性，并能从中提取控制方程。
  3. 实验结果表明，该方法在负载均衡任务中，能够有效提升网络性能，并提供可解释的控制策略。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 的可解释强化学习方法，用于解决网络控制中的负载均衡问题。现有强化学习方法通常缺乏可解释性，难以提取控制器方程。本文采用带有单层actor KAN模型的PPO智能体和MLP Critic网络，学习负载均衡策略，以最大化吞吐量效用，最小化损失和延迟。该方法能够从学习到的神经网络中提取控制器方程，从而深入了解决策过程。通过不同的奖励函数评估表明，该方法在提高网络性能的同时，提供了可解释的策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决网络负载均衡问题，现有强化学习方法虽然能够学习有效的负载均衡策略，但其策略通常是黑盒的，缺乏可解释性，难以理解其决策过程，也难以提取出显式的控制方程。这限制了人们对策略的信任和进一步优化。

核心思路：论文的核心思路是使用Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 作为强化学习策略网络（actor），KAN具有良好的函数逼近能力，同时其结构也更易于分析和解释。通过训练KAN，可以学习到有效的负载均衡策略，并且能够从KAN的结构中提取出近似的控制方程，从而提高策略的可解释性。

技术框架：整体框架采用Actor-Critic架构，具体而言，使用Proximal Policy Optimization (PPO) 算法训练智能体。Actor网络采用单层KAN结构，Critic网络采用多层感知机（MLP）。智能体通过与网络环境交互，根据奖励函数调整策略，最终学习到最优的负载均衡策略。奖励函数综合考虑了吞吐量、损失和延迟等指标。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用KAN作为强化学习的策略网络，并提出了一种从KAN中提取控制方程的方法。与传统的MLP相比，KAN具有更好的可解释性，能够将学习到的策略转化为近似的数学表达式，从而更容易理解策略的决策过程。这是将神经网络与可解释性相结合的重要尝试。

关键设计：Actor网络采用单层KAN结构，具体参数设置未知。Critic网络采用MLP结构，具体层数和神经元数量未知。奖励函数的设计至关重要，需要平衡吞吐量、损失和延迟等多个目标。PPO算法中的clip参数和学习率等超参数也需要仔细调整。从KAN中提取控制方程的具体方法未知，但应该是基于KAN的结构特点进行的。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的基于KAN的强化学习方法在负载均衡任务中的有效性。实验结果表明，该方法能够学习到有效的负载均衡策略，并能够从KAN中提取出近似的控制方程。具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，但摘要中提到该方法在提高网络性能的同时，提供了可解释的策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种网络控制场景，例如数据中心网络、无线网络和内容分发网络等。通过提供可解释的负载均衡策略，可以帮助网络管理员更好地理解和优化网络性能，提高网络的可靠性和效率。此外，该方法还可以推广到其他需要可解释性强化学习的领域，例如机器人控制和金融交易。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has been increasingly applied to network control problems, such as load balancing. However, existing RL approaches often suffer from lack of interpretability and difficulty in extracting controller equations. In this paper, we propose the use of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) for interpretable RL in network control. We employ a PPO agent with a 1-layer actor KAN model and an MLP Critic network to learn load balancing policies that maximise throughput utility, minimize loss as well as delay. Our approach allows us to extract controller equations from the learned neural networks, providing insights into the decision-making process. We evaluate our approach using different reward functions demonstrating its effectiveness in improving network performance while providing interpretable policies.