面向无线资源管理的贝叶斯优化：开环功率控制
信息论
2021-06-21 v2 math.IT
摘要
我们为读者提供一则易懂而严谨的、关于使用高斯过程贝叶斯优化（BOGP）以解决各类无线资源管理（RRM）问题的导论。我们认为 BOGP 是一种强大工具，在 RRM 研究中某种程度上被忽视，尽管其优雅地满足了快速收敛、安全探索与可解释性的迫切需求。BOGP 还提供了一种在优化中利用先验知识的自然方式。在阐释 BOGP 的基本原理后，我们深入更高级的议题，例如采集函数的选择与时变性能函数的优化。最后，我们将理论付诸实践，应用于 5G 蜂窝网络上行开环功率控制（OLPC）这一 RRM 问题，对此 BOGP 能够在数十次迭代内收敛至近乎最优解，且在探索期间无显著性能下降。
引用
@article{arxiv.2012.08469,
title = {Bayesian Optimization for Radio Resource Management: Open Loop Power Control},
author = {Lorenzo Maggi and Alvaro Valcarce Rial and Jakob Hoydis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.08469},
year = {2021}
}
备注
14 pages