Diffusion Offline Reinforcement Learning for Fair and Energy-Efficient UAV-Assisted Wireless Networks

📄 arXiv: 2606.16331v1 📥 PDF

作者: Eslam Eldeeb, Hirley Alves

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-15

💡 一句话要点

提出扩散离线强化学习以优化无人机辅助无线网络的能效与公平性

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

关键词: 无人机网络 离线强化学习 扩散模型 能效优化 公平性提升 6G网络 数据驱动决策

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在低数据或动态环境中泛化能力不足，难以有效优化无人机网络的调度与轨迹控制。
  2. 本文提出的Diffusion-SAC方法结合了CQL的鲁棒性与扩散模型的生成能力，旨在实现更高效的策略学习。
  3. 仿真实验表明，Diffusion-SAC在能耗、数据效率和吞吐量方面均显著优于传统的离线RL基线，提升幅度超过35%。

📝 摘要（中文）

将生成性人工智能与无线通信及信号处理系统相结合，为未来6G网络的智能数据驱动决策开辟了新途径。本文提出了一种扩散软演员-评论家（Diffusion-SAC）方法，利用去噪扩散概率模型（DDPM）增强的离线强化学习（RL）来优化无人机（UAV）网络中的轨迹和调度控制。尽管离线RL方法如保守Q学习（CQL）能够从静态数据集中学习，但在低数据或动态条件下往往难以泛化。为此，我们将CQL的鲁棒性与扩散模型的生成能力相结合，实现了超越行为策略的表达性和信号感知的策略学习。应用于UAV辅助无线网络，该框架最小化了传输能耗，提高了设备间的公平性。仿真结果表明，Diffusion-SAC在标准离线RL基线中表现优越，即使在有限数据集下也能实现更稳定的收敛和更高的奖励。该方法提高了数据效率，减少了能耗，并使吞吐量比现有算法提高了超过35%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决无人机辅助无线网络中，现有离线强化学习方法在低数据和动态环境下的泛化能力不足的问题。这导致了调度和轨迹控制的效率低下。

核心思路：提出的Diffusion-SAC方法通过结合保守Q学习（CQL）与去噪扩散概率模型（DDPM），实现了在有限数据下的高效策略学习，增强了模型的表达能力和信号感知能力。

技术框架：该方法的整体架构包括数据收集、模型训练和策略优化三个主要阶段。首先，通过离线数据集进行模型训练，然后利用扩散模型生成新的策略，最后优化调度和轨迹控制。

关键创新：Diffusion-SAC的核心创新在于将生成模型与强化学习相结合，克服了传统离线RL方法在动态环境中的局限性，实现了更为鲁棒的策略学习。

关键设计：在技术细节上，Diffusion-SAC采用了特定的损失函数来平衡生成模型与强化学习的目标，同时在网络结构上引入了多层感知机以增强模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Diffusion-SAC在能耗和吞吐量方面的表现优于传统的离线强化学习基线，吞吐量提升超过35%。此外，该方法在有限数据集下实现了更稳定的收敛和更高的奖励，展示了其在复杂环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机网络调度、智能交通系统和未来6G无线通信网络。通过优化能效与公平性，Diffusion-SAC方法能够在实际应用中显著提升网络性能，具有广泛的商业价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

The integration of generative artificial intelligence with wireless communication and signal processing systems has opened new avenues for intelligent, data-driven decision-making in future 6G networks. This work proposes a diffusion soft actor-critic (Diffusion-SAC) approach that leverages offline reinforcement learning (RL) enhanced by denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) to optimize trajectory and scheduling control in unmanned aerial vehicle (UAV) networks. While offline RL methods, such as conservative Q-learning (CQL), can learn from static datasets, they often struggle to generalize in low-data or dynamic conditions. To address this, we combine the robustness of CQL with the generative power of diffusion models, enabling expressive and signal-aware policy learning that generalizes beyond behavior policies. Applied to a UAV-assisted wireless network, the proposed framework minimizes transmission energy and improves fairness among devices. Simulations show that Diffusion-SAC outperforms standard offline RL baselines, achieving more stable convergence and higher rewards even with limited datasets. The method enhances data efficiency, reduces energy consumption, and increases throughput by more than 35 % compared to existing algorithms, demonstrating its potential for robust policy learning in next-generation wireless control systems.