Selecting Offline Reinforcement Learning Algorithms for Stochastic Network Control

📄 arXiv: 2603.03932v1 📥 PDF

作者: Nicolas Helson, Pegah Alizadeh, Anastasios Giovanidis

分类: cs.NI, cs.AI, cs.LG, cs.PF, eess.SY

发布日期: 2026-03-04

备注: Long version 12 pages, double column including Appendix. Short version accepted at NOMS2026-IPSN, Rome, Italy

💡 一句话要点

评估离线强化学习在随机网络控制中的鲁棒性，为6G网络提供算法选择指导

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离线强化学习 随机网络控制 鲁棒性 保守Q学习 决策转换器

📋 核心要点

  1. 现有离线强化学习算法在无线网络固有的随机动态环境下的性能缺乏充分理解，限制了其应用。
  2. 论文通过评估不同离线RL算法在随机电信环境中的鲁棒性，为实际应用提供算法选择的指导。
  3. 实验结果表明，保守Q学习在不同随机性来源下表现出更强的鲁棒性，是网络控制中的可靠选择。

📝 摘要（中文）

离线强化学习(RL)为下一代无线网络提供了一种有前景的方法，在这种网络中，在线探索是不安全的，并且大量的运营数据可以在模型生命周期中重复使用。然而，离线RL算法在真正随机动态下的行为——由于衰落、噪声和流量移动性，这是无线系统固有的——仍然没有得到充分的理解。我们通过在开放存取的随机电信环境(mobile-env)中评估基于贝尔曼的(保守Q学习)、基于序列的(决策转换器)和混合的(评论家引导的决策转换器)离线RL方法来解决这一差距。我们的结果表明，保守Q学习在不同的随机性来源中始终产生更鲁棒的策略，使其成为生命周期驱动的AI管理框架中可靠的默认选择。当有足够的高回报轨迹可用时，基于序列的方法仍然具有竞争力，并且可以优于基于贝尔曼的方法。这些发现为AI驱动的网络控制管道(如O-RAN和未来的6G功能)中的离线RL算法选择提供了实际指导，其中鲁棒性和数据可用性是关键的运营约束。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在具有随机动态特性的无线网络控制场景下，如何选择合适的离线强化学习算法的问题。现有方法在处理无线网络中固有的衰落、噪声和流量移动性等随机性因素时，鲁棒性不足，难以保证控制策略的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是通过在真实的随机电信环境中，对不同类型的离线强化学习算法进行全面的评估和比较，从而确定在不同随机性来源下表现最佳的算法。重点关注算法的鲁棒性，即在面对环境变化时，策略的性能稳定性。

技术框架：论文采用的评估框架包括三个主要的离线强化学习算法：基于贝尔曼的保守Q学习(Conservative Q-Learning, CQL)，基于序列的决策转换器(Decision Transformers, DT)，以及混合的评论家引导的决策转换器(Critic-Guided Decision Transformers, CGDT)。这些算法在mobile-env环境中进行训练和测试，该环境模拟了真实的无线网络场景。

关键创新：论文的关键创新在于对离线强化学习算法在真实随机无线网络环境下的鲁棒性进行了系统性的评估和比较。以往的研究较少关注算法在面对真实网络环境中的随机性时的性能表现。通过实验，论文揭示了不同算法在不同随机性来源下的优缺点，为实际应用提供了重要的参考依据。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的离线强化学习算法，覆盖了基于贝尔曼、基于序列和混合三种类型；2) 使用了开放存取的随机电信环境mobile-env，保证了实验的真实性和可重复性；3) 针对不同的随机性来源（如衰落、噪声、流量移动性）进行了独立的评估，从而更全面地了解算法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在不同的随机性来源下，保守Q学习(CQL)始终表现出更强的鲁棒性，成为在生命周期驱动的AI管理框架中可靠的默认选择。当有足够的高回报轨迹可用时，基于序列的决策转换器(DT)可以优于基于贝尔曼的方法。这些发现为实际应用中离线RL算法的选择提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可直接应用于O-RAN和未来6G等AI驱动的网络控制管道中。通过选择合适的离线强化学习算法，可以提高网络控制策略的鲁棒性和可靠性，从而优化网络性能，降低运营成本，并提升用户体验。该研究为无线网络智能化管理提供了重要的技术支撑。

📄 摘要（原文）

Offline Reinforcement Learning (RL) is a promising approach for next-generation wireless networks, where online exploration is unsafe and large amounts of operational data can be reused across the model lifecycle. However, the behavior of offline RL algorithms under genuinely stochastic dynamics -- inherent to wireless systems due to fading, noise, and traffic mobility -- remains insufficiently understood. We address this gap by evaluating Bellman-based (Conservative Q-Learning), sequence-based (Decision Transformers), and hybrid (Critic-Guided Decision Transformers) offline RL methods in an open-access stochastic telecom environment (mobile-env). Our results show that Conservative Q-Learning consistently produces more robust policies across different sources of stochasticity, making it a reliable default choice in lifecycle-driven AI management frameworks. Sequence-based methods remain competitive and can outperform Bellman-based approaches when sufficient high-return trajectories are available. These findings provide practical guidance for offline RL algorithm selection in AI-driven network control pipelines, such as O-RAN and future 6G functions, where robustness and data availability are key operational constraints.