Incremental DRL-Based Resource Management for Dynamic Network Slicing in an Urban-Wide Testbed

📄 arXiv: 2310.17523v3 📥 PDF

作者: Haiyuan Li, Yuelin Liu, Hari Madhukumar, Amin Emami, Xueqing Zhou, Yulei Wu, Xenofon Vasilakos, Shuangyi Yan, Dimitra Simeonidou

分类: eess.SY

发布日期: 2023-10-26 (更新: 2025-11-13)

DOI: 10.1109/TNSM.2025.3633927

💡 一句话要点

提出增量DRL算法以优化城市网络切片资源管理

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

关键词: 动态网络切片 边缘计算 深度强化学习 资源管理 多智能体系统 能耗优化 延迟敏感应用

📋 核心要点

  1. 现有方法大多假设切片数量静态，忽视了切片波动带来的重新优化开销，导致资源管理效率低下。
  2. 本文提出增量合作的MADDPG算法，旨在动态优化资源分配，减少延迟和能耗，同时降低切片变化时的重新训练开销。
  3. 实验结果显示，增量MADDPG方法在聚合切片效用上优于传统基准策略，训练能耗降低了50%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多接入边缘计算在移动网络中提供本地化资源，以满足新兴的延迟敏感和计算密集型应用的需求。在边缘，动态请求需要复杂的资源管理以实现自适应网络切片。然而，现有解决方案大多假设切片数量静态，忽视了切片波动时管理算法的重新优化开销。本文提出了一种增量合作的多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法，用于动态边缘切片的资源管理。该方法通过减少延迟和能耗，同时在切片变化时最小化重新训练开销，优化长期切片收益。此外，我们基于OpenStack和Kubernetes实现了一个城市范围的边缘计算测试平台，以验证算法性能。实验结果表明，增量MADDPG方法在聚合切片效用方面优于基准策略，并且与重新优化方法相比，训练能耗降低了50%。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决动态网络切片中的资源管理问题，现有方法在切片数量波动时未能有效优化资源分配，导致性能下降和能耗增加。

核心思路：提出增量合作的MADDPG算法，通过多智能体协作来动态调整资源分配，优化长期切片效益，降低延迟和能耗，同时减少重新训练的开销。

技术框架：整体架构包括多个智能体，每个智能体负责特定切片的资源管理。通过深度学习模型，智能体能够实时获取网络状态并做出决策，形成一个自适应的资源管理系统。

关键创新：最重要的创新在于引入增量学习机制，使得智能体能够在切片变化时快速适应，而无需进行全面的重新训练，这与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在算法设计中，采用了特定的损失函数来平衡延迟和能耗，同时设置了适应性学习率，以提高模型在动态环境中的学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，增量MADDPG方法在聚合切片效用方面显著优于基准策略，训练能耗降低了50%。这一成果展示了该算法在动态网络环境中的有效性和高效性，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市移动网络、智能交通系统和物联网等场景，能够有效提升资源管理效率，满足日益增长的延迟敏感和计算密集型应用需求。未来，该方法可能推动边缘计算资源管理的智能化和自动化发展，提升网络服务质量。

📄 摘要（原文）

Multi-access edge computing provides localized resources within mobile networks to address the requirements of emerging latency-sensitive and computing-intensive applications. At the edge, dynamic requests necessitate sophisticated resource management for adaptive network slicing. This involves optimizing resource allocations, scaling functions, and load balancing to utilize only essential resources under constrained network scenarios. However, existing solutions largely assume static slice counts, ignoring the re-optimization overhead associated with management algorithms when slices fluctuate. Moreover, many approaches rely on simplified energy models that overlook intertemporal resource scheduling and are predominantly evaluated through simulations, neglecting critical practical considerations. This paper presents an incremental cooperative Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) algorithm for resource management in dynamic edge slicing. The proposed approach optimizes long-term slicing benefits by reducing delay and energy consumption while minimizing retraining overhead in response to slice variations. Furthermore, we implement an urban-wide edge computing testbed based on OpenStack and Kubernetes to validate the algorithm's performance. Experimental results demonstrate that our incremental MADDPG method outperforms benchmark strategies in aggregated slicing utility and reduces training energy consumption by up to 50% compared to the re-optimization approach.