面向无线资源管理的可迁移多保真贝叶斯优化
信号处理
2025-01-09 v1
摘要
无线资源分配常需优化其评估成本高昂的黑箱目标函数。常规优化方法针对每个新系统配置分别应用，导致在计算资源或及时性约束下评估次数不切实际。为缓解此问题，本文引入一种基于新信息论获取函数的多保真持续优化框架。该新策略探测候选解，以平衡获取当前优化任务信息的需求，同时实现面向未来资源分配任务的信息获取，同时满足查询预算约束。实验在多细胞多天线系统的上行功率控制中表明，所提方法在处理足够数量的任务后显著提高了优化效率。
引用
@article{arxiv.2410.19837,
title = {Transferable Multi-Fidelity Bayesian Optimization for Radio Resource Management},
author = {Yunchuan Zhang and Sangwoo Park and Osvaldo Simeone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.19837},
year = {2025}
}
备注
This paper has been published in 2024 IEEE 25th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv: 2403.09570