| 講演名 | 2009-10-09 強化学習法に基づく適応型品質クラス割当ポリシー獲得法(IPバックボーンネットワーク、MPLS、GMPLS、フォトニックネットワーク及び一般) 荻野 長生, 中村 元, |
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| 抄録(和) | 複数ドメインで構成されるMPLSネットワークを用いて実時間サービスを提供するためには、ドメイン間パスに対するエンドツーエンドの品質保証が必要となる。従って、ドメイン間パスが経由する各ドメインは、他ドメインにおける品質クラス割当ポリシーやドメイン間パス到着過程などの外部環境の変化に対応して、自律的に適切な品質クラス割当を行う必要がある。本論文では、強化学習法に基づいて、ドメイン間パス収容数を最大化する品質クラス割当ポリシーを適応的に獲得する方法を提案する。計算機シミュレーションによる評価結果から、提案方法を用いることによって、ドメイン間パス設定要求の到着過程の変化に追随して、適切な品質クラス割当ポリシーを迅速に獲得できることを示す。 |
| 抄録(英) | Real-time services, such as VoIP and video-conference supplied through a multi-domain MPLS network must be able to guarantee end-to-end QoS of the inter-domain paths. Thus, it is important to allocate an appropriate QoS class to the inter-domain paths in each transit domain traversed by the inter-domain paths. Because each domain has its own policy for QoS class allocation, it is necessary to adaptively allocate the optimum QoS class based on the arrival process of the inter-domain path requests and the estimation of the QoS class allocation policies in other domains. This paper proposes an acquisition scheme of QoS class allocation policy based on reinforcement learning. This scheme can adaptively maximize the number of inter-domain paths accommodated in the considered domain. The simulation results show that the proposed scheme can adapt to the variance in the arrival process of inter-domain path requests more quickly than the conventional schemes. |
| キーワード(和) | MPLSパス / マルチドメイン / 品質保証 / 品質クラス割当ポリシー / 強化学習 |
| キーワード(英) | MPLS path / Multi-domain / QoS guarantee / QoS class allocation policy / Reinforcement learning |
| 資料番号 | PN2009-27 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PN |
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| 開催期間 | 2009/10/1(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Photonic Network (PN) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 強化学習法に基づく適応型品質クラス割当ポリシー獲得法(IPバックボーンネットワーク、MPLS、GMPLS、フォトニックネットワーク及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adaptive Acquisition of QoS Class Allocation Policy Based on Reinforcement Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | MPLSパス / MPLS path |
| キーワード(2)（和/英） | マルチドメイン / Multi-domain |
| キーワード(3)（和/英） | 品質保証 / QoS guarantee |
| キーワード(4)（和/英） | 品質クラス割当ポリシー / QoS class allocation policy |
| キーワード(5)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 荻野 長生 / Nagao OGINO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)KDDI研究所 KDDI R & D Laboratories Inc. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 元 / Hajime NAKAMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)KDDI研究所 KDDI R & D Laboratories Inc. |
| 発表年月日 | 2009-10-09 |
| 資料番号 | PN2009-27 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 221 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |