Balancing Performance and Cost for Two-Hop Cooperative Communications: Stackelberg Game and Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning
作者: Yuanzhe Geng, Erwu Liu, Wei Ni, Rui Wang, Yan Liu, Hao Xu, Chen Cai, Abbas Jamalipour
分类: eess.SY
发布日期: 2024-06-17
💡 一句话要点
提出基于Stackelberg博弈和MARL的两跳协作通信性能成本平衡方案
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 两跳协作通信 Stackelberg博弈 多智能体强化学习 性能成本平衡 分布式决策
📋 核心要点
- 现有两跳协作通信研究通常依赖中心控制器进行调度，忽略了源节点和中继节点间的利益冲突。
- 论文提出基于Stackelberg博弈的框架，将源节点和中继联盟的性能成本平衡问题建模为博弈过程。
- 采用多智能体强化学习方法，在CSI未知情况下逼近博弈均衡，实验结果接近理论最优。
📝 摘要（中文）
本文旨在平衡两跳无线协作通信网络中的性能和成本，其中源节点和中继节点具有相互矛盾的优化目标，并以分布式方式做出决策。这与大多数现有工作不同，现有工作通常假设源节点和中继节点遵循由中央控制器隐式创建的调度。我们提出中继形成联盟，以最大化中继的利益，而源节点旨在经济高效地提高信道容量。为此，我们将该权衡问题建模为Stackelberg博弈，并证明了其均衡的存在性。另一个重要方面是，我们使用多智能体强化学习（MARL）来逼近瞬时信道状态信息（CSI）不可用且源节点和中继节点彼此不了解对方目标的情况下的均衡。设计了一个基于多智能体深度确定性策略梯度的框架，其中中继联盟和源节点充当智能体。实验表明，所提出的方法可以在时不变环境下获得接近博弈论均衡的可接受性能，该性能明显优于其潜在替代方案，并且仅比最优解低约2.9%。
🔬 方法详解
问题定义：现有两跳协作通信网络的研究，通常假设存在一个中心控制器来协调源节点和中继节点，忽略了它们之间可能存在的利益冲突。源节点希望以最小的成本获得最大的信道容量，而中继节点则希望最大化其转发带来的收益。因此，如何在分布式环境下，平衡源节点和中继节点的性能与成本，是一个具有挑战性的问题。
核心思路：论文的核心思路是将源节点和中继联盟之间的交互建模为一个Stackelberg博弈。在这个博弈中，中继联盟作为领导者，首先制定其转发策略，然后源节点作为跟随者，根据中继的策略来调整其传输策略。通过这种方式，可以找到一个均衡点，使得源节点和中继节点都能在性能和成本之间找到一个平衡。之所以选择Stackelberg博弈，是因为它能够很好地描述这种具有先后顺序的决策过程。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：Stackelberg博弈建模和多智能体强化学习。首先，将源节点和中继联盟之间的交互建模为一个Stackelberg博弈，定义了源节点和中继联盟的效用函数，并证明了博弈均衡的存在性。然后，使用多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法来逼近博弈均衡。在这个框架中，源节点和中继联盟分别作为独立的智能体，通过与环境交互来学习最优策略。
关键创新：论文的关键创新在于将Stackelberg博弈和多智能体强化学习相结合，解决分布式协作通信中的性能成本平衡问题。与传统的集中式控制方法不同，该方法不需要中心控制器的协调，源节点和中继节点可以根据自身的目标和环境信息，独立地做出决策。此外，该方法能够在CSI未知的情况下工作，这使得它更适用于实际的无线通信环境。
关键设计：在MADDPG算法中，每个智能体都使用一个深度神经网络来表示其策略。源节点的策略网络输入包括信道状态信息和中继联盟的策略，输出是源节点的传输功率。中继联盟的策略网络输入包括信道状态信息和源节点的策略，输出是中继联盟的转发策略。损失函数采用标准的DDPG损失函数，包括Actor损失和Critic损失。为了提高算法的收敛速度和稳定性，采用了经验回放和目标网络等技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的基于MADDPG的Stackelberg博弈方法能够在时不变环境下获得接近博弈论均衡的可接受性能，并且明显优于其他潜在的替代方案。具体来说，该方法与最优解之间的差距仅为约2.9%，验证了该方法的有效性。此外，实验还表明，该方法能够在CSI未知的情况下工作，这使得它更适用于实际的无线通信环境。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于无线传感器网络、物联网、蜂窝网络等多种场景，尤其适用于需要分布式决策和资源优化的协作通信系统。通过平衡性能和成本，可以提高网络效率、降低能耗，并为用户提供更好的服务质量。未来的研究可以进一步探索更复杂的网络拓扑和更高级的博弈模型。
📄 摘要（原文）
This paper aims to balance performance and cost in a two-hop wireless cooperative communication network where the source and relays have contradictory optimization goals and make decisions in a distributed manner. This differs from most existing works that have typically assumed that source and relay nodes follow a schedule created implicitly by a central controller. We propose that the relays form an alliance in an attempt to maximize the benefit of relaying while the source aims to increase the channel capacity cost-effectively. To this end, we establish the trade problem as a Stackelberg game, and prove the existence of its equilibrium. Another important aspect is that we use multi-agent reinforcement learning (MARL) to approach the equilibrium in a situation where the instantaneous channel state information (CSI) is unavailable, and the source and relays do not have knowledge of each other's goal. A multi-agent deep deterministic policy gradient-based framework is designed, where the relay alliance and the source act as agents. Experiments demonstrate that the proposed method can obtain an acceptable performance that is close to the game-theoretic equilibrium for all players under time-invariant environments, which considerably outperforms its potential alternatives and is only about 2.9% away from the optimal solution.