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J-GLOBAL ID：202202290577460789   整理番号：22A0482530

5Gおよびそれを超えたRANのベースバンド機能配置とルーティングのための深層強化学習ベースポリシー【JST・京大機械翻訳】

Deep Reinforcement Learning-Based Policy for Baseband Function Placement and Routing of RAN in 5G and Beyond

著者 (8件)： Gao Zhengguang (State Key Laboratory of Mobile Network and Mobile Multimedia Technology, Shenzhen, China) ,  Yan Shuangyi (High Performance Networks Group, Smart Internet Lab, University of Bristol, Bristol, U.K.) ,  Zhang Jiawei (State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Han Bingtao (State Key Laboratory of Mobile Network and Mobile Multimedia Technology, Shenzhen, China) ,  Wang Yongcheng (State Key Laboratory of Mobile Network and Mobile Multimedia Technology, Shenzhen, China) ,  Xiao Yuming (State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Simeonidou Dimitra (High Performance Networks Group, Smart Internet Lab, University of Bristol, Bristol, U.K.) ,  Ji Yuefeng (State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： Journal of Lightwave Technology  (Journal of Lightwave Technology)
巻： 40  号： 2  ページ： 470-480  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0922A  ISSN： 0733-8724  CODEN： JLTEDG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ベースバンド関数(BBF)配置とルーティングのポリシーを生成するために,深層強化学習(DRL)ベースアルゴリズムを提案した。実用システムにおける提案アルゴリズムの性能を調査するために,完全ランダム要求によるオンラインシナリオを,C-RANとNG-RANアーキテクチャを考慮したシミュレーションに用いた。さらに,ベンチマークとして最適解を生成するために,整数線形計画法(ILP)モデルを定式化した。シミュレーション結果は,DRLベースのアルゴリズムが短時間に収束し,その性能がオンラインシナリオの待ち時間と帯域幅に関してILPによって得た最適ベンチマークに近いことを示した。さらに,DRLに基づく生成ポリシーの性能を,古典的発見的アルゴリズム,即ち,第一適合アルゴリズムと比較した。DRLベースのアルゴリズムの性能は,上記の2つの展望から最初の適合アルゴリズムより優れていた。高速収束と近最適性能は,DRLベースアルゴリズムが5Gと超過におけるRANのBBF配置とルーティングのための有望なアプローチであることを証明した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. 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 ,  シミュレーション ,  整数線形計画法 ,  *経路選定 ,  帯域幅 ,  待ち時間 ,  定式化 ,  *ベースバンド ,  ベンチマーク ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 最適解 ,  発見的アルゴリズム ,  オンライン ,  *第5世代移動通信システム ,  *深層強化学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 5G ,  Ran ,  ベースバンド ,  ルーティング ,  深層強化学習