| 講演名 | 2006-12-14 強化学習に基づく非線形アプローチによるロバストルーチング 佐藤 仁樹, |
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| 抄録(和) | 多変量解析に基づく状態空間の圧縮方式,非線形関数を関数近似するための特徴空間構築方式,及びルートの探索空間を圧縮するためのポテンシャルモデルを導入した強化学習に基づくロバストルーチング方式を提案する.提案されたアルゴリズムは,ネットワークの全ての状態を考慮し,有効でない情報を排除することができる.そのため,本アルゴリズムは,ルーチングループや局所最適解に陥る頻度を削減し,効率の良いルーチングテーブルを作成できる.さらに,ルーチング情報が妨害された場合でも,良好に動作する. |
| 抄録(英) | A robust routing algorithm was developed based on reinforcement learning that uses three methods. (1) A state space compression method based on multivariate analysis is used to extract the principal elements from a large number of state variables and compress the state space. (2) A feature space construction method is used to update the orthonormal basis and construct an optimum feature space and to approximate a non-linear function. (3) A search space compression method based on a potential model, a newly developed method, is used to reduce the search space for routing probabilities. This algorithm can take all the network states into account and reduce the adverse effects of disturbance noises. Thus, the frequency of routing loops and falling to a local optimum is reduced. The algorithm works well even if the information it uses is disturbed. |
| キーワード(和) | ダイナミックルーチング / ロバスト / 強化学習 / 多変量解析 / 関数近似 |
| キーワード(英) | dynamic routing / robust / reinforcement learning / multivariate analysis / function approximation |
| 資料番号 | NLP2006-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2006/12/7(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | 強化学習に基づく非線形アプローチによるロバストルーチング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Non-linear Approach to Robust Routing Based on Reinforcement Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ダイナミックルーチング / dynamic routing |
| キーワード(2)（和/英） | ロバスト / robust |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | 多変量解析 / multivariate analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 関数近似 / function approximation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 仁樹 / Hideki SATOH |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学 システム情報科学部 School of Systems Information Science, Future University-Hakodate |
| 発表年月日 | 2006-12-14 |
| 資料番号 | NLP2006-106 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 414 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |