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講演抄録/キーワード
講演名 2020-09-03 11:45
大規模な未知のネットワークに対するランダムウォークを用いたランデブー探索の有効性の評価
豊田郁弥作元雄輔大崎博之関西学院大CQ2020-37
抄録 (和) ネットワーク上の異なるノードに存在する複数の探索者が同一ノードで接触することを目的としたランデブー探索の研究が数多く行われている.特に,隣接ノードの情報しか得られない未知のネットワークを対象としたランデブー探索は,モバイルアドホックネットワークやソーシャルネットワークなどの様々なネットワークへの応用が期待される.我々はこれまでに,ランダムウォークを用いたランデブー探索 (ランダムウォーク探索) を提案し,未知のネットワーク上で理論上最も速く探索を行えるフラッディング探索と同程度の探索時間を実現しつつも,より少ない負荷となることを目指してきた.ランダムウォーク探索は,大規模ネットワークでの活用も視野にいれているが, これまでに大規模ネットワークにおける有効性は明らかにされていない.そこで,本稿では,大規模なネットワークにおけるランダムウォーク探索の有効性をフラッディング探索との比較に基づいて実験的に評価する.実験結果から, スケールフリー性を有する大規模ネットワークにおいては,ランダムウォーク探索はフラッディング探索に比べて高い有効性を持つことが分かった.特に,ノード数を 10,000 とした場合の結果では,ランダムウォーク探索はフラッディング探索と同程度の探索時間を 0.2% の負荷で実現できることを示した. 
(英) Many studies proposed a rendezvous search method that multiple searchers starting from different nodes on a network try to meet at the same node. Among the methods, rendezvous search methods on unknown networks, where each node can only obtain the information of its adjacent nodes, is expected for utilizing various networks, such as mobile ad-hoc network and social network. We has proposed a rendezvous search method (a random walk search method) using random walks in order to reduce the load of a flooding search method, which can perform the fastest rendezvous search on unknown networks. Although the random walk search method will be used in large-scale networks, we do not clarify its effectiveness. In this paper, we evaluate the effectiveness of the random walk search method in large-scale networks, by the comparison with the flooding search method. According to the results, we show the high effectiveness of the random walk search in large-scale scale-free networks. Especially, in the networks with 10, 000 nodes, the random walk search can finish as fast as the flooding search with while its load is 0.2% lower than that of the flooding search.
キーワード (和) ランデブー探索 / フラッディング / ランダムウォーク / 大規模ネットワーク / スケールフリー性 / / /  
(英) Rendezvous Search / Flooding / Random Walk / Large-Scale Network / Scale-Free Property / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 155, CQ2020-37, pp. 15-20, 2020年9月.
資料番号 CQ2020-37 
発行日 2020-08-27 (CQ) 
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 CQ2020-37

研究会情報
研究会 CQ  
開催期間 2020-09-03 - 2020-09-04 
開催地(和) 大阪大学中之島センター 
開催地(英) Osaka University Nakanoshima Center 
テーマ(和) 無線通信における機械学習,AI,6G/beyond,5G,LPWA,ドローンネットワーク, 極限環境通信,無線ネットワーク,無線通信のQoS・QoE,無線リソース割当,無線伝送品質, アドホックネットワーク,IoT/M2M,一般 
テーマ(英) Machine Learning in Wireless Communication, AI, 6G/Beyond 5G, LPWA, Drone Network, Communications in Extreme Environments, Wireless Networks, QoS and QoE in Wireless Communication, Wireless Resource Allocation, Wireless Transmission Quality, Cross layer Technology, Ad-hoc Network, IoT/M2M, Wireless, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2020-09-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 大規模な未知のネットワークに対するランダムウォークを用いたランデブー探索の有効性の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study on the Effectivity of Rendezvous Search Using Random Walk in Large-Scale Unknown Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ランデブー探索 / Rendezvous Search  
キーワード(2)(和/英) フラッディング / Flooding  
キーワード(3)(和/英) ランダムウォーク / Random Walk  
キーワード(4)(和/英) 大規模ネットワーク / Large-Scale Network  
キーワード(5)(和/英) スケールフリー性 / Scale-Free Property  
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) 豊田 郁弥 / Fumiya Toyoda / トヨダ フミヤ
第1著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 作元 雄輔 / Yusuke Sakumoto / サクモト ユウスケ
第2著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki /
第3著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Univ.)
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講演者
発表日時 2020-09-03 11:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CQ 
資料番号 IEICE-CQ2020-37 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.155 
ページ範囲 pp.15-20 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CQ-2020-08-27 


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