| 講演名 | 2020-09-11 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(山形大), 鈴木 裕幸(山形大), 小山 明夫(山形大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Wireless Multi-Hop Networks / Routing Protocol / Machine Learning / Reinforcement Learning / Route Reconstruction |
| 資料番号 | NS2020-50 |
| 発行日 | 2020-09-03 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS / IN / NS |
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| 開催期間 | 2020/9/10(から2日開催) |
| 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 「注：NV研究会は発表申込み締切日が異なります．NV研究会への発表申込については「こちら」をご参照下さい． 」 |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 寺田 純(NTT) / 石田 賢治(広島市大) / 中尾 彰宏(東大) |
| 委員長氏名（英） | Jun Terada(NTT) / Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 梅原 大祐(京都工繊大) / 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 大石 哲矢(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) / Kunio Hato(Internet Multifeed) / Tetsuya Oishi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 名倉 健一(三菱電機) / 吉田 悠来(NICT) / 小畑 博靖(広島市大) / 樫原 俊太郎(KDDI総合研究所) / 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(NTT) / 水野 志郎(NTT) / 吉田 雅裕(中大) |
| 幹事氏名（英） | Kenichi Nakura(Mitsubishi Electric) / Yuki Yoshida(NICT) / Hiroyasu Obata(Hiroshima City Univ.) / Shuntaro Kashihara(KDDI Research) / Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(NTT) / Shiro Mizuno(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 斉藤 洋之(OKI) / 山浦 隆博(東芝) / / 河野 伸也(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Saito(OKI) / Takahiro Yamaura(Toshiba) / / Shinya Kawano(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Systems / Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 優希 / Yuki Tanaka |
| 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） | 鈴木 裕幸 / Hiroyuki Suzuki |
| 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） | 小山 明夫 / Akio Koyama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 山形大学(略称：山形大) Yamagata University(略称：Yamagata Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-09-11 |
| 資料番号 | NS2020-50 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | NS-162 |
| ページ範囲 | pp.51-56(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-09-03 (NS) |