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J-GLOBAL ID：202202245883283431   整理番号：22A1036848

改良強化学習に基づく超高密度ネットワークのための知的リソース割当【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Resource Allocation for Ultradense Networks Based on Improved Reinforcement Learning

著者 (1件)： Ye Zhou (Zhejiang Institute of Mechanical and Electrical Engineering, Hangzhou, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高品質モバイルサービスと改善されたユーザ経験の緊急の必要性は,高容量モバイルネットワークシステムの開発を推進している。この目的を達成するために,超高密度ネットワーク(UDN)は,ネットワーク容量を著しく拡張する有望な解決策の一つとして広く考えられている。しかし,通信資源と単位面積当りのリンク数はUDN内で極端に高密度化されるため,UDNのための効率的で高品質なスケジューリングと資源割当は挑戦的になる。より悪い場合でも,UDNの複雑な環境は,UDNへの従来の割り当て方式の直接採用を制限する。本論文では,深い強化学習に基づくUDNのための効率的な資源割当てアルゴリズムを提案した。第1に,著者は二重Q学習に基づくセルラネットワークサーバにおける資源配分戦略を提示する。次に,著者は,冗長なモデル重みを剪定することによってアルゴリズムを最適化して,計算複雑性と性能の間のトレードオフを作成して,低い待ち時間と限られたコンピューティングコストの要求を満たす。実験とシミュレーション結果は,剪定アルゴリズムが50%のモデルパラメータを効果的に減らすことを示した。UDN割当て性能は,提案アルゴリズムが最大50%の計算量を節約するので,まだ許容できる。Copyright 2022 Zhou Ye. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  冗長性 ,  スケジューリング ,  *ネットワーク ,  *資源割付 ,  計算量 ,  通信 ,  待ち時間 ,  利用者 ,  *強化学習
準シソーラス用語： Q学習 ,  セルラーネットワーク ,  ネットワーク容量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (14件)：

• S. K. Rao, R. Prasad, "Impact of 5g technologies on industry 4.0," Wireless Personal Communications, vol. 100, no. 1, pp. 145-159, 2018.
• T. Q. Duong, X. Chu, H. A. Suraweera, Ultra-dense networks for 5G and beyond: modelling, analysis, and applications, John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey, United States, 2019.
• P. Hao, X. Yan, Y.-N. Ruyue, Y. Yuan, "Ultra dense network: Challenges enabling technologies and new trends," China Communications, vol. 13, no. 2, pp. 30-40, 2016.
• C. Niu, Y. Li, R. Q. Hu, F. Ye, "Fast and efflcient radio resource allocation in dynamic ultra-dense heterogeneous networks," IEEE Access, vol. 5, pp. 1911-1924, 2017.
• Z. Liu, X. Chen, Y. Chen, Z. Li, "Deep reinforcement learning based dynamic resource allocation in 5g ultra-dense networks," Proceedings of the IEEE International Conference on Smart Internet of Things (SmartIoT), pp. 168-174, IEEE, Tianjin, China, 9-11 Aug. 2019.

タイトルに関連する用語 (3件)： 強化学習 ,  高密度 ,  リソース割当