| 講演名 | 2007-01-18 動的かつ確率的な最適化最適化問題と最適戦略 木村 貴幸, 池口 徹, |
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| 抄録(和) | インターネットなどのパケット通信網において,安全かつ効率的な情報交換を確立するためにパケット混雑を解消することは非常に重要である.このための一手法として,我々は既にカオスダイナミクスを用いたパケットルーティング方式を提案した.また,種々の構造を有するコンピュータネットワークに対する数値計算により,提案手法が非常に高い性能を持つことも確認した.本報告では,より現実的な状況下での提案手法の性能を定量的に評価する.具体的には,ネットワーク構造に依存して各ノードのパケット発生確率が動的に変化する状況を模擬し,ダイクストラ法,タブーサーチ法との性能比較を通じて,提案手法の有効性を検証する.その際,非線形時系列解析の一手法として時系列信号の非線形性を統計的に検証するサロゲートデータ法を用いた提案手法の解析を行っている.その結果,パケット混雑を解消するために,カオスダイナミクスが最も有効であることを明らかにした. |
| 抄録(英) | One of the most undesirable problems for packet routing in a computer network is congestion of packets, because it often leads to unsecured communication. In order to resolve the problem, various methods have been proposed. We have proposed a new packet routing method which involves a chaotic neurodynamics to avoid the congestion. Our results show that the proposed method exhibits high performance for various structures of the computer networks. In this report, we evaluate the proposed method under more realistic situation: packet generating probability depends on a spatial structure of the computer network. We firstly apply the proposed method to the computer networks with complex structures, comparing with the conventional Dijkstra algorithm and a tabu search algorithm. We then analyze why the proposed routing method is effective, comparing the proposed method with several stochastic alternatives, introducing the method of surrogate data, a statistical hypothesis testing which is frequently used in the field of nonlinear time series analysis. Analysis results by the method of surrogate data reveal that the chaotic neurodynamics is the most effective way to alleviate the packet congestion in the computer network under dynamic and stochastic packet generation. |
| キーワード(和) | カオスニューラルネットワーク / パケットルーティング / 複雑ネットワーク |
| キーワード(英) | Chaotic Neural Network / Packet routing / Decentralized control |
| 資料番号 | NLP2006-131 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2007/1/11(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | 動的かつ確率的な最適化最適化問題と最適戦略 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimal strategy for dynamic and stochastic combinatorial optimization problems |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオスニューラルネットワーク / Chaotic Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | パケットルーティング / Packet routing |
| キーワード(3)（和/英） | 複雑ネットワーク / Decentralized control |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 木村 貴幸 / Takayuki KIMURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 埼玉大学大学院 理工学研究科 情報数理科学専攻 Graduate school of Science and Engineering, Saitama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru IKEGUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 埼玉大学大学院 理工学研究科 研究部数理電子情報部門 Graduate school of Science and Engineering, Saitama University |
| 発表年月日 | 2007-01-18 |
| 資料番号 | NLP2006-131 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 452 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |