Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning for Radio Resource Management under Coupled Finite-Horizon Constraints

📄 arXiv: 2608.01745v1 📥 PDF

作者: Yeonseo Jeong, Wonhyeok Ko, Sungweon Hong, Songnam Hong

分类: cs.LG

发布日期: 2026-08-03

备注: 13 pages, 6 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出HeLyMARL以解决无线网络中的资源管理问题

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

关键词: 多智能体强化学习 无线资源管理 Lyapunov方法 预算约束 比例公平 虚拟队列 网络优化

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的多智能体强化学习方法在有限预算约束下难以有效评估和管理无线网络资源。
  2. 方法要点：提出HeLyMARL框架，通过漂移加惩罚分解与虚拟队列，将约束问题转化为无约束的MARL问题。
  3. 实验或效果：HeLyMARL在吞吐量与公平性之间实现了良好的平衡，且在整个时间段内提供了不间断的服务，超越了多种基准方法。

📝 摘要（中文）

在密集无线网络中，实现在比例公平下最大化吞吐量需要联合管理用户关联、调度、基站激活和切换控制，同时受到有限的能量和切换预算约束。现有的多智能体强化学习（MARL）方法面临两个主要挑战：有限预算约束无法在每个时间段内评估，且非线性比例公平效用无法进行合理的每时段分解。本文提出了HeLyMARL，一个嵌入Lyapunov的异构MARL框架，通过漂移加惩罚分解与虚拟队列来解决这两个问题。实验结果表明，HeLyMARL在保持吞吐量与公平性平衡的同时，能够在整个时间段内提供不间断的服务，超越了传统MARL、基于Lyapunov的方法和受限MARL基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在有限时间内，如何在密集无线网络中有效管理用户关联、调度、基站激活和切换控制的问题。现有的MARL方法在面对有限预算约束时，无法在每个时间段内进行有效评估，导致资源管理效率低下。

核心思路：论文提出的HeLyMARL框架通过引入漂移加惩罚分解与虚拟队列，将有限预算约束直接内化到统一的每时段奖励中，从而将受限的有限时间问题转化为无约束的MARL问题。这种设计使得在每个部分时间段内都能有效管理预算消耗。

技术框架：HeLyMARL的整体架构包括虚拟队列的管理、奖励机制的设计以及多智能体的协作策略。通过虚拟队列，系统能够在每个部分时间段内监控和调节预算消耗，从而实现更精细的资源管理。

关键创新：HeLyMARL的主要创新在于其将预算约束内化为奖励机制，解决了传统Lagrangian方法只能在训练周期内调节约束的问题。与贪婪的Lyapunov控制方法相比，HeLyMARL提供了更强的节奏保证。

关键设计：在设计中，HeLyMARL使用了漂移加惩罚的损失函数，结合虚拟队列的状态来动态调整奖励。此外，网络结构采用了异构的多智能体架构，以适应不同用户和基站的需求。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HeLyMARL在吞吐量与公平性之间实现了良好的平衡，且在整个时间段内提供了不间断的服务。与传统MARL、基于Lyapunov的方法和受限MARL基准相比，HeLyMARL在性能上有显著提升，避免了预算的过早耗尽。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括密集无线网络的资源管理、智能交通系统、以及5G和未来6G网络的优化。通过有效的资源管理，HeLyMARL能够提升网络的整体性能和用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Maximizing throughput under proportional fairness in dense wireless networks requires jointly managing user association, scheduling, base station (BS) activation, and handover control under hard finite-horizon energy and handover budgets, which induces a fundamental tension between BS-side energy management and user-side handover regulation. While multi-agent reinforcement learning (MARL) is a natural framework for such distributed sequential control, its application here faces two difficulties: finite-horizon budget constraints cannot be evaluated at each time slot, and the nonlinear proportional fairness utility admits no principled per-slot decomposition. We propose HeLyMARL, a Lyapunov-embedded heterogeneous MARL framework that resolves both via drift-plus-penalty decomposition with virtual queues. The energy and handover constraint pressures are internalized directly into a unified per-slot reward, converting the constrained finite-horizon problem into an unconstrained MARL problem. Comparison against two Lagrangian-based alternatives reveals a timescale separation: Lagrangian relaxation regulates constraints only across training episodes, whereas the virtual queues of HeLyMARL bound cumulative budget consumption at every partial horizon within an episode, a pacing guarantee beyond the reach of greedy Lyapunov-based control. Simulations show that HeLyMARL is the only method that sustains the throughput-fairness balance together with uninterrupted service throughout the horizon, outperforming conventional MARL, Lyapunov-based, and constrained MARL benchmarks without premature budget exhaustion.