Effektiv resurshantering spelar en central roll i trådlösa nätverk, vilket tyvärr vanligtvis resulterar i utmanande icke-linjär programmering (MINLP) problem. Maskininlärning baserade metoder har nyligen vuxit fram som ett störande sätt att få nära optimal prestanda för MINLPs med prisvärd computational komplexitet. Det har gjorts vissa försök att tillämpa sådana metoder på resurshantering i trådlösa nätverk, men dessa försök kräver enorma mängder utbildningsprover och saknar förmåga att hantera begränsade problem. Dessutom drabbas de av en allvarlig försämring av prestandan när nätverksparametrarna ändras, vilket vanligtvis sker och kallas problemet med bristande överensstämmelse mellan uppgifter. I detta dokument, för att minska urvalet komplexitet och ta itu med genomförbarhetsfrågan, föreslår vi en ram för lärande för att optimera för resurshantering (LORM). I motsats till den end-to-end inlärningsmetod som används i tidigare studier, LORM lär sig den optimala beskärningspolicyn i gren-och-bundet algoritm för MINLPs via en prov-effektiv metod, nämligen imitation lärande. För att ytterligare ta itu med problemet med missmatchning utvecklar vi en överföringsutbildningsmetod via självimitering i LORM, kallad LORM-TL, som snabbt kan anpassa en förtränad maskininlärningsmodell till den nya uppgiften med bara några få omärkta träningsprover. Numeriska simuleringar visar att LORM överträffar specialiserade toppmoderna algoritmer och uppnår nästan optimal prestanda, samtidigt som den ger en betydande hastighetsökning jämfört med grenen och den bundna algoritmen. Dessutom uppnår LORM-TL, genom att förlita sig på några få omärkta prover, jämförbar prestanda med modellen tränad från grunden med tillräckligt märkta prover. Index Terms-Resource allocation, mixed-integer icke-linjär programmering, trådlös kommunikation, få-shot lärande, överföring lärande.
Författarna i REF föreslår ett lärande för att optimera ramverket för att påskynda den gren-och-bundna algoritmen för centraliserad interferenskanal binär effektkontroll.
LORM: Learning to Optimize for Resource Management in Wireless Networks With Few Training Samples
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}