Effektiv nätdelning kräver en infrastruktur/nätverksleverantör för att hantera de osäkra kraven och dynamiken i realtid i efterfrågan på nätresurser. En annan utmaning är den kombinatoriska optimeringen av många resurser, t.ex. radio, datorer och lagring. Detta dokument utvecklar ett optimalt och snabbt ramverk för resursdelning i realtid som maximerar nätverksleverantörens långsiktiga avkastning samtidigt som man tar hänsyn till osäkerheten kring resursbehov från hyresgästerna. I synnerhet föreslår vi först en ny systemmodell som gör det möjligt för nätverksleverantören att effektivt dela olika typer av resurser till olika klasser av användare under separata virtuella skivor. Vi fångar sedan i realtid ankomsten av skivor förfrågningar genom en semi-Markov beslutsprocess. För att få fram en optimal resursfördelningspolitik under dynamiken i skärningsförfrågningar, t.ex. osäker servicetid och resursbehov, antas ofta en Q-lärande algoritm i litteraturen. Men en sådan algoritm är ökänd för sin långsamma konvergens, särskilt för problem med stora tillstånd / åtgärdsutrymmen. Detta gör Q-learning praktiskt taget otillämplig på vårt fall, där flera resurser samtidigt optimeras. För att ta itu med det föreslår vi en ny nätverksskärningsmetod med en avancerad djupinlärningsarkitektur, kallad djupduell, som uppnår den optimala genomsnittliga belöningen mycket snabbare än den konventionella Q-lärande algoritmen. Denna fastighet är särskilt önskvärd för att hantera realtid resursförfrågningar och dynamiska krav från användarna. Omfattande simuleringar visar att det föreslagna ramverket ger upp till 40 % högre långsiktig genomsnittlig avkastning samtidigt som det är några tusen gånger snabbare, jämfört med de senaste metoderna för att skära i nätet.
I REF undersöks den kombinatoriska optimeringen av flerdimensionella resurser i nätverksskärning.
Optimal and Fast Real-Time Resource Slicing With Deep Dueling Neural Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}