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No 58819
標題(和) ニュ-ラルネットワ-クによる一般トラヒックモデルGI/G/sの性能評価
標題(英) A Neural Approach to Performance Evaluation for GI/G/s General Traffic Model
研究会名(和) 交換システム; 情報ネットワ-ク; 通信方式
研究会名(英) Switching Systems Engineering; Information Networks; Communication Systems
開催年月日 1994-09-01
終了年月日 1994-09-02
会議種別コード 2
共催団体名(和)
資料番号 SSE94-118 // IN94-86 // CS94-117
抄録(和) ISDN及びATMを用いるBISDNを効率よく設計するためには一般トラヒックモデルGI, G/sの性能評価が重要である.解析が難解な一般トラヒックモデルGI/G/sに属する位相型モデルPh/Ph/sの性能評価(平均待呼数)を,教師信号付き3層ニュ-ラルネットワ-クを用いて行う手法が提案されている.提案手法は,先ず,厳密解の存在するトラヒックモデルM/G/1及びGI/M/1を規定する5個のパラメ-タを入力,その厳密解を教師信号として与えることにより,ニュ-ラルネットワ-クの学習を行う.次に,この学習で得られた結合荷重を用いて未知のGI/G/sモデルの性能評価を行なっている.しかし,この手法の教師デ-タによる性能評価は高利用率部分の精度に問題点が生じた.そこで本稿ではこのような問題点の改良法を提案し,性能評価を行った.その結果,良好な精度でGI/G/sトラヒックモデルの性能評価を行なうことが出来た.また,本研究に対する最適なNN構造も確認した.
抄録(英) For the optimum traffic designs of the ISDN and the broadband ISDN (BISDN) with the ATM,it is necessary to know the exact solution for the GI, G/s general traffic (queuing) system.The exact analytical solution for GI/G/s,renewal input multi server system with general service time,has not yet been obtained.Using a simple three layer neural network has been proposed to gain the exact solution for the phase type distribution Ph/Ph/s of the GI/G/s systems.In order to determine the weight values of the neural network,the proposed method uses the input parameters and the corresponding wellknown exact values of M/G/1 and GI/M/1 as teaching data.But there was problems in the proposed method.This teaching data causes poor accuracy for the cases where the offered traffic load is heavy.In this paper,to overcome the above problem,we propose a new method of selecting the teaching data for the performance evaluation.As a result the new proposed method provides a good accuracy for GI/G/s systems.And finally we have also examined the neural network structure for the trafec system problems.
収録資料名(和) 電子情報通信学会技術研究報告
収録資料の巻号 Vol.94 No.207〜212
ページ開始 49
ページ終了 54
キーワード(和) 性能評価
キーワード(英) Performance Evaluation
本文の言語 JPN
著者(和) 田所嘉昭
著者(ヨミ) タドコロヨシアキ
著者(英) Tadokoro Yoshiaki
所属機関(和) 豊橋技術科学大学
所属機関(英) Toyohashi University of Technology
著者(和) 奥田隆史
著者(ヨミ) オクダタカシ
著者(英) Okuda Takashi
所属機関(和) 朝日大学
所属機関(英) Asahi University
著者(和) マニマランアントニ
著者(ヨミ) マニマランアントニ
著者(英) Manimaran Anthony
所属機関(和) 豊橋技術科学大学
所属機関(英) Toyohashi University of Technology

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