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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-10-09 12:00 強化学習法に基づく適応型品質クラス割当ポリシー獲得法 ○荻野長生・中村 元（KDDI研）  PN2009-27 |
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| 抄録 | （和） | 複数ドメインで構成されるＭＰＬＳネットワークを用いて実時間サービスを提供するためには、ドメイン間パスに対するエンドツーエンドの品質保証が必要となる。従って、ドメイン間パスが経由する各ドメインは、他ドメインにおける品質クラス割当ポリシーやドメイン間パス到着過程などの外部環境の変化に対応して、自律的に適切な品質クラス割当を行う必要がある。本論文では、強化学習法に基づいて、ドメイン間パス収容数を最大化する品質クラス割当ポリシーを適応的に獲得する方法を提案する。計算機シミュレーションによる評価結果から、提案方法を用いることによって、ドメイン間パス設定要求の到着過程の変化に追随して、適切な品質クラス割当ポリシーを迅速に獲得できることを示す。 |
| （英） | Real-time services, such as VoIP and video-conference supplied through a multi-domain MPLS network must be able to guarantee end-to-end QoS of the inter-domain paths. Thus, it is important to allocate an appropriate QoS class to the inter-domain paths in each transit domain traversed by the inter-domain paths. Because each domain has its own policy for QoS class allocation, it is necessary to adaptively allocate the optimum QoS class based on the arrival process of the inter-domain path requests and the estimation of the QoS class allocation policies in other domains. This paper proposes an acquisition scheme of QoS class allocation policy based on reinforcement learning. This scheme can adaptively maximize the number of inter-domain paths accommodated in the considered domain. The simulation results show that the proposed scheme can adapt to the variance in the arrival process of inter-domain path requests more quickly than the conventional schemes. | |
| キーワード | （和） | MPLSパス / マルチドメイン / 品質保証 / 品質クラス割当ポリシー / 強化学習 / / / |
| （英） | MPLS path / Multi-domain / QoS guarantee / QoS class allocation policy / Reinforcement learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 221, PN2009-27, pp. 41-46, 2009年10月. | |
| 資料番号 | PN2009-27 | |
| 発行日 | 2009-10-01 (PN) | |
| 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 | PN2009-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PN IN |
| 開催期間 | 2009-10-08 - 2009-10-09 |
| 開催地（和） | KDDI研究所 |
| 開催地（英） | KDDI Laboratory |
| テーマ（和） | IPバックボーンネットワーク、MPLS、GMPLS、フォトニックネットワークおよび一般 |
| テーマ（英） | IP Backbone, MPLS, GMPLS, Photonic Network etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PN |
| 会議コード | 2009-10-PN-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習法に基づく適応型品質クラス割当ポリシー獲得法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adapative Acqisition of QoS Class Allocation Policy Based on Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MPLSパス / MPLS path |
| キーワード(2)（和/英） | マルチドメイン / Multi-domain |
| キーワード(3)（和/英） | 品質保証 / QoS guarantee |
| キーワード(4)（和/英） | 品質クラス割当ポリシー / QoS class allocation policy |
| キーワード(5)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| 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） | 荻野 長生 / Nagao Ogino / オギノ ナガオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI研究所 (略称： KDDI研) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称： KDDI Labs.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 元 / Hajime Nakamura / ナカムラ ハジメ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI研究所 (略称： KDDI研) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称： KDDI Labs.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-10-09 12:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PN |
| 資料番号 | PN2009-27 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.221 |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-10-01 (PN) |
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