Efficient Information Updates in Compute-First Networking via Reinforcement Learning with Joint AoI and VoI

📄 arXiv: 2505.06025v1 📥 PDF

作者: Jianpeng Qi, Chao Liu, Chengxiang Xu, Rui Wang, Junyu Dong, Yanwei Yu

分类: cs.NI, cs.DC, eess.SY

发布日期: 2025-05-09

备注: 11pages, 40 figures

💡 一句话要点

提出基于强化学习的计算优先网络信息更新策略，优化AoI和VoI

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

关键词: 计算优先网络 信息更新 强化学习 Age of Information Value of Information

📋 核心要点

  1. 计算优先网络中，服务信息需及时传播，但现有方法未能充分考虑服务能力变化和转发决策。
  2. 提出Age-and-Value-Aware (AVA) 指标，结合信息时效性和任务相关性，指导更新策略。
  3. 实验表明，该方法显著降低更新频率，平均降低90%以上，且不影响任务执行准确性。

📝 摘要（中文）

本文针对计算优先网络中服务信息及时高效传播的问题，提出了一种Age-and-Value-Aware (AVA) 指标，该指标综合考虑了服务信息的新鲜度和任务相关性。与传统的基于新鲜度的指标不同，AVA显式地结合了服务器端服务能力的变化和AP转发决策，从而能够进行更具上下文感知的更新评估。基于AVA，本文提出了一种基于强化学习的更新策略，该策略学习选择性地将服务信息更新传输到AP，旨在最大化整体任务成功率，同时最小化不必要的通信。在不同的用户请求模式和不同的服务能力下进行的大量仿真表明，与基线相比，AVA平均降低了90%以上的更新频率，在某些配置中甚至达到了98%。重要的是，这种降低是在不影响任务执行的准确性或决策质量的情况下实现的。

🔬 方法详解

问题定义：在计算优先网络中，接入点（AP）需要根据最新的服务信息将用户请求转发到服务器。然而，服务能力是动态变化的，频繁的信息更新会带来巨大的通信开销。现有方法通常只关注信息的新鲜度（Age of Information, AoI），而忽略了服务信息对特定任务的价值（Value of Information, VoI），导致不必要的更新和资源浪费。因此，如何在有限的计算资源下，及时且高效地传播服务信息，最大化任务成功率，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是设计一种能够同时感知信息时效性和任务价值的指标，并基于此指标学习一种智能的更新策略。通过综合考虑服务能力的变化和AP的转发决策，AVA指标能够更准确地评估信息更新的必要性。然后，利用强化学习算法，让AP学习在何时以及如何更新服务信息，从而在保证任务成功率的同时，最小化通信开销。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：用户请求生成模块、服务信息更新模块和任务执行模块。用户请求生成模块模拟实际应用场景中用户请求的动态到达。服务信息更新模块负责根据AVA指标和强化学习策略，决定是否向AP发送服务信息更新。任务执行模块模拟AP根据接收到的服务信息，将用户请求转发到服务器并执行任务。强化学习智能体部署在AP端，通过与环境交互，学习最优的更新策略。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了Age-and-Value-Aware (AVA) 指标，该指标将信息时效性（AoI）和服务信息的任务相关性（VoI）结合起来，从而能够更准确地评估信息更新的价值。与传统的只关注AoI的方法相比，AVA能够更好地适应动态变化的服务能力和不同的用户请求模式，从而实现更高效的信息更新。

关键设计：AVA指标的计算公式为 AVA = f(AoI, VoI)，其中f是一个单调递减函数。VoI的计算依赖于服务器的服务能力和AP的转发决策。强化学习算法采用Q-learning，状态空间包括AoI、VoI和服务能力等信息，动作空间包括更新和不更新两种选择。奖励函数的设计旨在最大化任务成功率，同时最小化更新频率。具体来说，成功完成任务会获得正奖励，不必要的更新会受到负奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的基于AoI的更新策略相比，AVA能够显著降低更新频率，平均降低90%以上，在某些配置下甚至达到98%。更重要的是，这种降低是在不影响任务执行准确性或决策质量的情况下实现的。这表明AVA能够有效地平衡信息新鲜度和通信开销，从而实现更高效的计算优先网络。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种计算优先网络场景，例如边缘计算、物联网和无线传感器网络。通过智能地管理服务信息的更新，可以显著降低通信开销，提高资源利用率，并最终提升用户体验。未来，该方法可以扩展到多源多目的地系统，并与其他资源管理技术相结合，以实现更高效的计算优先网络。

📄 摘要（原文）

Timely and efficient dissemination of service information is critical in compute-first networking systems, where user requests arrive dynamically and computing resources are constrained. In such systems, the access point (AP) plays a key role in forwarding user requests to a server based on its latest received service information. This paper considers a single-source, single-destination system and introduces an Age-and-Value-Aware (AVA) metric that jointly captures both the timeliness and the task relevance of service information. Unlike traditional freshness-based metrics, AVA explicitly incorporates variations in server-side service capacity and AP forwarding decisions, allowing more context-aware update evaluation. Building upon AVA, we propose a reinforcement learning-based update policy that learns to selectively transmit service information updates to the AP. It aims to maximize overall task success while minimizing unnecessary communications. Extensive simulations under diverse user request patterns and varying service capacities demonstrate that AVA reduces the update frequency by over 90% on average compared to baselines, with reductions reaching 98% in certain configurations. Crucially, this reduction is achieved without compromising the accuracy of task execution or the quality of decision making.