Автор: Денис Аветисян
Новый подход объединяет возможности обучения с подкреплением и квантовых методов для повышения эффективности развертывания беспроводных сетей будущего.
Предлагается гибридная структура, использующая квантово-вдохновленную оптимизацию и многоагентное обучение с подкреплением для балансировки исследования и эксплуатации в динамических, частично наблюдаемых средах при развертывании сетей 6G с использованием БПЛА.
Несмотря на значительный прогресс в области беспроводных сетей, оптимизация развертывания в динамичных и частично наблюдаемых средах остается сложной задачей. В настоящей работе, посвященной ‘Quantum-Inspired Multi Agent Reinforcement Learning for Exploration Exploitation Optimization in UAV-Assisted 6G Network Deployment’, предлагается новый гибридный подход, сочетающий обучение с подкреплением для нескольких агентов и квантово-вдохновленную оптимизацию, для повышения эффективности развертывания сетей 6G с использованием БПЛА. Предложенная схема позволяет сбалансировать исследование и использование ресурсов, улучшая покрытие сети и ускоряя сходимость алгоритма. Сможет ли данный подход стать основой для создания более интеллектуальных и адаптивных беспроводных сетей будущего?
Неопределенность как Стихия: Вызов Децентрализованного Интеллекта
Во многих реальных ситуациях, будь то управление роем дронов, координация автономных транспортных средств или даже коллективное принятие решений в сложных социальных сетях, требуется децентрализованный подход к принятию решений. В этих сценариях отдельные агенты, действуя независимо, оперируют лишь частичной информацией об окружающей среде — явление, известное как частичная наблюдаемость. Это означает, что каждый агент видит лишь фрагмент полной картины, что делает централизованное планирование и контроль невозможным или крайне неэффективным. Агенты вынуждены строить свои стратегии и принимать решения, основываясь на неполных данных и прогнозах, что в свою очередь требует разработки надежных механизмов координации и адаптации к изменяющимся условиям. Именно эта ограниченность информации и необходимость принимать решения в условиях неопределенности определяют сложность и актуальность исследований в области децентрализованного интеллекта.
Традиционные централизованные подходы к управлению и принятию решений сталкиваются с серьезными трудностями в динамически меняющихся условиях. В ситуациях, когда информация распределена между множеством агентов и подвержена неполноте, единый центр управления становится узким местом, замедляя реакцию и снижая общую эффективность системы. Необходимость в надежных механизмах координации между независимыми агентами продиктована именно этой проблемой — потребностью в адаптивности и отказоустойчивости. Разработка таких фреймворков позволяет агентам совместно решать задачи, обмениваться информацией и координировать действия, даже при ограниченной видимости и в условиях неопределенности, обеспечивая более гибкое и эффективное функционирование в сложных, непредсказуемых средах.
Преодоление ограничений централизованных систем управления критически важно для создания интеллектуальных систем, способных эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях. Способность адаптироваться к неполной информации и координировать действия в динамичной среде является ключевым фактором для успеха в таких областях, как автономная робототехника, управление транспортными потоками и распределенные сенсорные сети. Разработка надежных механизмов для работы с неопределенностью позволит создавать системы, которые не только реагируют на изменения, но и предвидят их, обеспечивая более высокую степень устойчивости и эффективности в реальных условиях. По сути, решение данной проблемы открывает путь к созданию действительно интеллектуальных систем, способных к самоорганизации и адаптации, что является необходимым условием для их применения в широком спектре задач.
Многоагентное Обучение: Совместное Развитие Интеллекта
Многоагентное обучение с подкреплением (MARL) представляет собой мощный подход к обучению децентрализованных агентов взаимодействию и совместной работе. В отличие от традиционного обучения с подкреплением, где агент взаимодействует с фиксированной средой, MARL предполагает, что среда динамически изменяется под влиянием действий других агентов. Это требует от агентов адаптации к непредсказуемому поведению других участников и разработки стратегий, учитывающих их действия. Обучение в MARL часто осуществляется с использованием алгоритмов, позволяющих агентам учиться на основе собственных наблюдений и сигналов вознаграждения, а также информации о действиях других агентов, что позволяет им оптимизировать свои стратегии для достижения общих целей. Такой подход находит применение в широком спектре задач, включая робототехнику, управление трафиком и экономическое моделирование.
Эффективное обучение в системах с многоагентным обучением с подкреплением требует решения проблемы компромисса между исследованием (exploration) и использованием (exploitation). Исследование подразумевает поиск новых стратегий, что необходимо для обнаружения потенциально оптимальных решений, особенно в сложных средах. Использование, напротив, предполагает применение уже известных и проверенных стратегий, максимизирующих текущую награду. Недостаточное исследование может привести к застреванию в локальных оптимумах, в то время как чрезмерное исследование может снизить эффективность обучения за счет потери времени на неперспективные стратегии. Баланс между этими двумя подходами критически важен для достижения оптимальной производительности и стабильности системы.
Обучение в средах с невыпуклым пространством вознаграждений (Non-Convex Reward Landscape) представляет значительную сложность для алгоритмов обучения с подкреплением. В таких средах функция вознаграждения не имеет единственного глобального максимума, что приводит к наличию множества локальных оптимумов и седловых точек. Это затрудняет поиск агентами оптимальной стратегии, поскольку алгоритмы могут застревать в локальных оптимумах или демонстрировать медленную сходимость. В отличие от выпуклых пространств, где любой локальный оптимум является глобальным, в невыпуклых средах агенту необходимо исследовать пространство состояний более тщательно, чтобы избежать субоптимальных решений и достичь желаемого уровня производительности. Такая сложность требует применения специализированных методов оптимизации и стратегий исследования, направленных на преодоление проблем, связанных с невыпуклостью функции вознаграждения.
Подход «Централизованное обучение, децентрализованное исполнение» (Centralized Training Decentralized Execution) представляет собой масштабируемое решение для обучения взаимодействующих агентов. В рамках данного подхода, агенты обучаются совместно в централизованной среде, где доступна полная информация о состоянии системы и действиях всех агентов. Это позволяет использовать алгоритмы обучения с подкреплением, требующие глобального состояния, для оптимизации совместной стратегии. После завершения обучения каждый агент развертывается для автономной работы в распределенной среде, используя полученные знания для принятия решений без дальнейшей координации или обмена информацией. Такая архитектура позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы для обучения сложных взаимодействий, сохраняя при этом масштабируемость и отказоустойчивость при развертывании.
Байесовская Оптимизация и Квантовое Усиление: Оттачивая Стратегии Исследования
Байесовская оптимизация, использующая Gaussian Process модели, представляет собой принципиальный подход к моделированию неопределенности и управлению процессом исследования пространства параметров. В основе метода лежит построение вероятностной модели, описывающей зависимость целевой функции от входных параметров. Gaussian Process позволяет не только предсказывать значение целевой функции для новых параметров, но и оценивать степень неопределенности этого предсказания. Эта оценка неопределенности используется для формирования критерия приобретения, направляющего процесс исследования в области, где ожидается наибольший прирост информации или потенциальное улучшение целевой функции. В отличие от случайного поиска или методов, основанных на градиенте, байесовская оптимизация эффективно использует информацию, полученную на предыдущих итерациях, для целенаправленного исследования пространства параметров.
Стратегия Верхней Границы Уверенности (Upper Confidence Bound, UCB), основанная на Гауссовских процессах, обеспечивает баланс между исследованием (exploration) и использованием (exploitation) в задачах оптимизации. UCB оценивает ценность каждого действия, суммируя предполагаемую награду с компонентом, отражающим неопределенность в этой оценке. Этот компонент, пропорциональный стандартному отклонению, поощряет выбор действий, для которых оценка наименее надежна, тем самым стимулируя исследование. В отличие от чисто жадных алгоритмов, UCB не всегда выбирает действие с наивысшей оценкой награды, а скорее действие с наивысшей верхней границей доверительного интервала для награды, что позволяет эффективно исследовать пространство состояний и находить оптимальные решения даже при высокой неопределенности. UCB(a) = \hat{Q}(a) + c\sqrt{\frac{ln(t)}{N(a)}}, где \hat{Q}(a) — оценка награды для действия a, c — параметр, контролирующий степень исследования, t — текущий момент времени, а N(a) — количество раз, когда действие a было выбрано.
Для повышения эффективности оптимизации возможно использование гибридных квантово-классических алгоритмов. В частности, алгоритм Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) представляет собой перспективный подход, позволяющий решать задачи оптимизации, комбинируя классические вычисления с квантовыми операциями. QAOA может быть использован для оптимизации параметров классических алгоритмов, таких как параметры политики в обучении с подкреплением, или для непосредственного решения задач оптимизации, возникающих в процессе исследования пространства состояний. Интеграция QAOA позволяет потенциально преодолеть ограничения классических методов оптимизации, особенно в задачах высокой размерности и сложности, за счет использования квантовой суперпозиции и запутанности.
Стратегии, основанные на внутреннем любопытстве, такие как модуль внутренней мотивации (Intrinsic Curiosity Module) и дистилляция случайных сетей (Random Network Distillation), стимулируют агентов к исследованию новых, ранее не посещенных состояний среды. Эти подходы позволяют агенту самостоятельно генерировать вознаграждение за исследование, не зависящее от внешней среды, тем самым повышая эффективность обучения, особенно в задачах с разреженными вознаграждениями. В отличие от традиционных методов, ориентированных исключительно на максимизацию внешнего вознаграждения, данные стратегии поощряют поиск новых знаний о среде, что способствует более полному и быстрому освоению задачи и улучшает обобщающую способность агента.
В ходе проведенных исследований разработанный нами фреймворк квантово-вдохновленного мультиагентного обучения с подкреплением (QI-MARL) продемонстрировал среднюю награду в размере 312.4. Данный результат подтверждает эффективность предложенного подхода в оптимизации стратегий исследования среды и повышении общей производительности агентов в задачах обучения с подкреплением. Полученная величина средней награды является количественным показателем, свидетельствующим о превосходстве QI-MARL над существующими методами в аналогичных задачах, и подтверждает перспективность использования квантовых принципов для улучшения алгоритмов обучения.
6G и Рои Дронов: Влияние на Реальность и Пути Развития
Развитие сетей шестого поколения (6G) требует принципиально новых подходов к организации связи, ориентированных на сверхнизкую задержку и поддержку массового подключения устройств. Методы многоагентного обучения с подкреплением (MARL) открывают возможности для создания интеллектуальной инфраструктуры 6G, способной динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям пользователей. Применение MARL позволяет оптимизировать распределение ресурсов сети, предсказывать и предотвращать перегрузки, а также обеспечивать бесперебойную связь даже в сложных условиях окружающей среды. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность использования спектра и пропускную способность сети, что критически важно для поддержки новых приложений, таких как дополненная и виртуальная реальность, автономный транспорт и промышленный интернет вещей.
В сетях связи шестого поколения (6G) обеспечение надежного и всеобъемлющего покрытия сигнала является первостепенной задачей. Для решения этой проблемы активно исследуется возможность использования роев беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), управляемых алгоритмами многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Интеллектуальное развертывание роев БПЛА позволяет динамически расширять зоны покрытия и усиливать сигнал в труднодоступных районах или при возникновении помех. Такой подход обеспечивает адаптацию сети к изменяющимся условиям, повышает устойчивость связи и улучшает пользовательский опыт, предлагая значительные преимущества по сравнению с традиционными методами обеспечения покрытия.
Интеграция роев БПЛА с сетями 6G открывает возможности для адаптивной оптимизации сети, позволяя динамически распределять ресурсы и повышать качество обслуживания пользователей. Благодаря интеллектуальному управлению БПЛА, сеть способна оперативно реагировать на изменения в потребностях пользователей и условиях окружающей среды, перераспределяя пропускную способность и мощность сигнала в реальном времени. Это обеспечивает не только увеличение скорости передачи данных и снижение задержек, но и повышение надежности соединения даже в условиях высокой нагрузки или препятствий. Такой подход позволяет создавать более гибкую и эффективную сетевую инфраструктуру, способную удовлетворять растущие потребности в беспроводной связи и обеспечивать бесперебойную работу критически важных приложений, таких как автономное вождение и удаленная хирургия.
Результаты моделирования демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода к управлению роем беспилотников для расширения зоны покрытия сети 6G. В ходе экспериментов удалось достичь показателя покрытия в 93.7
Предложенная схема координации роя беспилотников демонстрирует высокую эффективность в исследовании пространства возможных решений, о чем свидетельствует показатель исследования в 88.2
Перспективы развития данной технологии неразрывно связаны с расширением масштабов сети и адаптацией к сложным условиям окружающей среды. Дальнейшие исследования направлены на масштабирование алгоритмов управления роем БПЛА для работы в сетях нового поколения, значительно превосходящих современные по размеру и плотности подключения. Особое внимание уделяется разработке более точных моделей неопределенности, учитывающих динамические изменения в окружающей среде, такие как погодные условия, рельеф местности и помехи. Учет этих факторов позволит повысить надежность и эффективность работы сети, обеспечивая стабильное покрытие и низкую задержку даже в сложных условиях эксплуатации. Разработка алгоритмов, способных эффективно функционировать в условиях повышенной неопределенности, станет ключевым фактором успешного внедрения технологии в реальные сценарии использования.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию не просто эффективной сети, но и к формированию адаптивной экосистемы. Подобный подход требует баланса между исследованием новых возможностей и использованием уже проверенных решений. Грейс Хоппер однажды заметила: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Эта фраза удивительно точно отражает суть предложенного метода, объединяющего квантово-вдохновлённую оптимизацию и обучение с подкреплением для развёртывания сетей 6G с использованием БПЛА. Система, способная к самообучению и адаптации в условиях неопределённости, не просто функционирует, а развивается, предвосхищая и формируя собственное будущее. Идеальная сеть — это не та, которая никогда не дает сбой, а та, которая способна извлекать уроки из каждого сбоя.
Что Дальше?
Предложенный симбиоз квантово-вдохновленной оптимизации и обучения с подкреплением для мультиагентных систем, безусловно, представляет интерес. Однако, следует помнить: система не стремится к стабильности — она лишь накапливает потенциал для будущих, непредсказуемых трансформаций. Долгое время, когда беспилотники “оптимально” развертывают сеть 6G, — это не признак успеха, а скорее, затишье перед бурей. Скрытые катастрофы редко подают предварительные уведомления.
Ключевым вопросом остаётся масштабируемость. Решения, элегантно работающие в контролируемой среде, часто терпят крах при столкновении с реальной, непредсказуемой динамикой. Гауссовские процессы — удобный инструмент, но их вычислительная сложность — это неизбежная плата за кажущуюся точность. Вместо поиска “идеального” развертывания, возможно, стоит сосредоточиться на создании систем, способных к быстрой адаптации и самовосстановлению после неизбежных сбоев.
Истинный прогресс не в увеличении количества агентов или сложности алгоритмов, а в понимании того, что сеть — это не архитектура, а экосистема. Её нельзя построить — можно лишь создать условия для её эволюции. И тогда, возможно, беспилотники сами найдут оптимальный способ развернуть сеть, даже если этот способ будет совершенно неожиданным для их создателей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20624.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/