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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-01-25 13:10 ［奨励講演］ニューラルネットワークモデルを用いたTCPの輻輳制御 ○塩津晃明・阿部公輝（電通大）  NS2007-126 |
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| 抄録 | （和） | TCP Salt は，機械学習によって輻輳を予測し最適なウィンドウ・サイズを求める輻輳制御手法であり，帯域の有効利用に関して従来法より優れていることが示された．しかし，他コネクションとの間の公平性については評価が不十分である．本稿では，シミュレーションによる評価実験から，TCP Salt はブースト状態だけでなく輻輳回避状態においても他のコネクションと高い公平性を実現できることを述べる．また，機械学習の入力として輻輳ウィンドウを用いることによって公平性が向上すること，および，輻輳回避状態からブースト状態への遷移条件として，RTT の変動が測定精度の範囲内で0 になるときとすることの妥当性を述べる． |
| （英） | We proposed TCP Salt, a congestion control scheme which predicts congestions by machine learning to obtain an optimum window size. It was found that the proposed method can utilize the bandwidth better than conventional methods. However, evaluation of the fairness with other connections is not sufficient. In this paper, we describe simulation results that TCP Salt can realize good fairness with other connections not only in the boost state but also in the congestion avoidance state. We also describe that using the previous value of congestion window as an input to machine learning improves the fairness. We further show that it is reasonable to use the time when the variation of RTT is zero within measurement accuracy as the tradition condition from the congestion avoidance state to the boost state. | |
| キーワード | （和） | TCP / 輻輳制御 / ニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | TCP / Congestion Control / Neural Network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 443, NS2007-126, pp. 35-40, 2008年1月. | |
| 資料番号 | NS2007-126 | |
| 発行日 | 2008-01-17 (NS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2007-126 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | OCS NS |
| 開催期間 | 2008-01-24 - 2008-01-25 |
| 開催地（和） | 大分大学 |
| 開催地（英） | OITA University |
| テーマ（和） | （フォトニック）ＩＰネットワーク技術，（光）ノード技術，WDM技術，信号処理技術，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2008-01-OCS-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークモデルを用いたTCPの輻輳制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Congestion Control of TCP Using Neural Network Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | TCP / TCP |
| キーワード(2)（和/英） | 輻輳制御 / Congestion Control |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩津 晃明 / Akihiro Shiozu / シオヅ アキヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿部 公輝 / Koki Abe / アベ コウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-01-25 13:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2007-126 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.443 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2008-01-17 (NS) |
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