講演名 2017-07-14
負荷分散に学習機能を導入したパケットルーティング手法
澤出 浩幹(日本工大), 木村 貴幸(日本工大),
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抄録(和) 近年,パソコンやスマートフォン,タブレットなどの情報端末の急速な普及に伴い,インターネット利用者は増加し続けている. インターネット上に流れるデータは,パケットと呼ばれるいくつかのまとまりに分割される. これらのパケットを各端末間で交換することにより通信は実現される. また,インターネット利用者の増加に伴い,コンピュータネットワーク内を流れるパケット数が増加し, パケット遅延やパケット混雑などの問題が発生している.このような問題を解決する為の効率的なパケットルーティング手法の提案が望まれている. 実際の通信ネットワークで一般的な手法に最短経路情報を用いたパケットルーティング手法(SP)があるが, 現実世界に見られるネットワークの多くはスケールフリー構造cite{BA}を有しており, このようなネットワークにおいて,SPはパケット混雑が発生しやすく,効率的ではない. そこで,本稿では負荷分散に学習機能を導入したパケットルーティング手法(Learning Ability for Load Balancing,以後,本手法をLALBと呼ぶ)を提案する. ここで負荷分散とは,各ノードのパケット格納数が均等になるように,パケットを送信することを表す. LALBは,学習則を用いて負荷分散の自動調整を行う. これにより,ネットワークのパケット分布状態に応じて,各ノードが自律的にパケット送信先を決定することにより, パケットの送信先の多様化を実現し,効率的なパケット送信を可能にすることが予想される. 数値実験の結果から,一部のノードにパケットが集中し,混雑が発生してしまうSPに対して, LALBは局所的なパケット集中を避け,送信先の多様化を実現し,従来手法よりも高い到着数を示すことを確認した.
抄録(英) The number of Internet users continues to increase and the packet congestion frequently occurs in the communication network. The packet congestion makes a delay or loss of the packets. A commonly used method transmits a packet from source nodes to destination nodes by the shortest path information. However, the shortest path method has a serious problem; the packets are congested at hun nodes. To avoid this undesirable problem, we propose a packet routing method using reinforcement learning for load balancing in this paper. This method evaluates routes for packets using the distance information from the source nodes to the destination nodes and the packet distribution information at the neighbor nodes. In addition, the priority between these informations is determined using a reinforcement learning rule. We then evaluate the performance of each method using situation in which the number of packets dynamically changes. From the results of numerical experiments, the proposed method realizes efficient routings for the computer networks compared with the shortest hop method.
キーワード(和) パケットルーティング / コンピュータネットワーク / 最適化
キーワード(英) Packet routing / Computer network / Optimization
資料番号 NLP2017-41
発行日 2017-07-06 (NLP)

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2017/7/13(から2日開催)
開催地(和) 宮古島マリンターミナル大研修室
開催地(英) Miyako Island Marine Terminal
テーマ(和) 一般
テーマ(英) etc.
委員長氏名(和) 安達 雅春(東京電機大)
委員長氏名(英) Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.)
副委員長氏名(和) 高橋 規一(岡山大)
副委員長氏名(英) Norikazu Takahashi(Okayama Univ.)
幹事氏名(和) 坪根 正(長岡技科大) / 山内 将行(広島工大)
幹事氏名(英) Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) / Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.)
幹事補佐氏名(和) 橘 俊宏(湘南工科大) / 木村 真之(京大)
幹事補佐氏名(英) Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) / Masayuki Kimura(Kyoto Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Nonlinear Problems
本文の言語 JPN
タイトル(和) 負荷分散に学習機能を導入したパケットルーティング手法
サブタイトル(和)
タイトル(英) A packet routing method using Learning Ability for Load Balancing
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) パケットルーティング / Packet routing
キーワード(2)(和/英) コンピュータネットワーク / Computer network
キーワード(3)(和/英) 最適化 / Optimization
第 1 著者 氏名(和/英) 澤出 浩幹 / Hiroki Sawade
第 1 著者 所属(和/英) 日本工業大学(略称:日本工大)
Nippon Institute of Technology(略称:Nippon Inst. of Tech.)
第 2 著者 氏名(和/英) 木村 貴幸 / Takayuki Kimura
第 2 著者 所属(和/英) 日本工業大学(略称:日本工大)
Nippon Institute of Technology(略称:Nippon Inst. of Tech.)
発表年月日 2017-07-14
資料番号 NLP2017-41
巻番号(vol) vol.117
号番号(no) NLP-121
ページ範囲 pp.73-78(NLP),
ページ数 6
発行日 2017-07-06 (NLP)