Cooperative Hierarchical Deep Reinforcement Learning-Based Joint Sleep and Power Control in RIS-Aided Energy-Efficient RAN
Notice bibliographique
Résumé
Energy efficiency (EE) is one of the most important metrics for envisioned 6G networks, and sleep control, as a cost-efficient approach, can significantly lower power consumption by switching off network devices selectively. Meanwhile, the reconfigurable intelligent surface (RIS) has emerged as a promising technique to enhance the EE of future wireless networks. In this work, we jointly consider sleep and transmission power control for RIS-aided energy-efficient networks. In particular, considering the timescale difference between sleep control and power control, we introduce a cooperative hierarchical deep reinforcement learning (Co-HDRL) algorithm, enabling hierarchical and intelligent decision-making. Specifically, the meta-controller in Co-HDRL uses cross-entropy metrics to evaluate the policy stability of sub-controllers, and sub-controllers apply the correlated equilibrium to select optimal joint actions. Compared with conventional HDRL, Co-HDRL enables more stable high-level policy generations and low-level action selections. Then, we introduce a fractional programming method for RIS phase-shift control, maximizing the sum-rate under a given transmission power. In addition, we proposed a low-complexity surrogate optimization method as a baseline for RIS control. Finally, simulations show that the RIS-assisted sleep control can achieve more than 16% lower energy consumption and 30% higher EE than baseline algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».