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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-09-11 15:10 無線マルチホップネットワークにおける機械学習を用いたルーティング手法 ○田中優希・鈴木裕幸・小山明夫（山形大）  NS2020-50 |
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| 抄録 | （和） | 無線ネットワークの利用エリアを拡張する試みとして，無線マルチホップネットワークの研究が以前より盛んに行われている．無線マルチホップネットワークである無線メッシュネットワーク，センサーネットワーク，アドホックネットワークなどでは，端末やAP( Access Point)を相互に無線接続し，広域な通信エリアや移動性を提供する．端末やAPの処理能力や無線環境は各々異なるため，ネットワーク性能を向上するためにはルーティングの方法が重要となる．特に負荷の集中や様々なネットワーク環境への対応は，解決すべき課題である．本稿では，機械学習の一手法である強化学習を用いて負荷が集中した経路の使用を抑え，様々なネットワーク環境への適応を達成するルーティング手法を提案する．シミュレーションにより性能評価を行った結果，従来手法と比較し通信性能が向上することを示した． |
| （英） | Researches of wireless multi-hop networks are making actively as attempting to spreading the usage range of wireless networks. In a wireless multi-hop network like wireless mesh networks, sensor networks, and ad-hoc networks, terminals and APs (Access Points) are wirelessly connected to each other to provide mobility and wide communication area. A routing method is important because terminals and APs have different processing abilities and wireless environments. In particular, concentration of load and dealing with various network environments are issues to be solved. In this paper, we propose a routing method that uses the reinforcement learning which is a kind of the machine learning to suppress the use of load-intensive routes and achieves adaptation to various network environments. As a result of performance evaluation by simulation, it is shown that the communication performance is improved compared with a conventional method. | |
| キーワード | （和） | 無線マルチホップネットワーク / ルーティングプロトコル / 機械学習 / 強化学習 / 経路再構築 / / / |
| （英） | Wireless Multi-Hop Networks / Routing Protocol / Machine Learning / Reinforcement Learning / Route Reconstruction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 162, NS2020-50, pp. 51-56, 2020年9月. | |
| 資料番号 | NS2020-50 | |
| 発行日 | 2020-09-03 (NS) | |
| ISSN | 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 | NS2020-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS IN NS NV |
| 開催期間 | 2020-09-10 - 2020-09-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | セッション管理(SIP・IMS)，相互接続技術/標準化，次世代・新世代・将来ネットワーク，クラウド/データセンタネットワーク，SDN(OpenFlow等)・NFV，IPv6，機械学習のネットワーク適用，一般 |
| テーマ（英） | Session management (SIP/IMS), Interoperability/Standardization, NGN/NwGN/Future networks, Cloud/Data center networks, SDN (OpenFlow, etc.)/NFV, IPv6, Machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2020-09-CS-IN-NS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 無線マルチホップネットワークにおける機械学習を用いたルーティング手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Routing method using machine learning for wireless multi-hop networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線マルチホップネットワーク / Wireless Multi-Hop Networks |
| キーワード(2)（和/英） | ルーティングプロトコル / Routing Protocol |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 経路再構築 / Route Reconstruction |
| 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） | 田中 優希 / Yuki Tanaka / タナカ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata University (略称： Yamagata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 裕幸 / Hiroyuki Suzuki / スズキ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata University (略称： Yamagata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小山 明夫 / Akio Koyama / コヤマ アキオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata University (略称： Yamagata Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-09-11 15:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2020-50 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.162 |
| ページ範囲 | pp.51-56 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-09-03 (NS) |
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