| 講演名 | 2014-03-06 データの優先度を考慮したすれちがい通信を実現する分散強化学習法(アドホックNW) 村田 慎一郎, 橘 拓至, |
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| 抄録(和) | 福井県では,地域活性化が最重要課題とされており,ICTを利用した地域情報やイベント情報の配信が行われている.地域情報を地域住民や観光客に配信することで,地域の賑わいを促進することが期待されている.そこで,中心市街地や駅前を歩行するユーザに対して,すれちがい通信で情報を配信することを検討する.本稿では特に,優先度が異なる情報を効率良く配信するために,分散強化学習を適用した方式を提案する.ここで,配信データには優先度と目的地点が設定されており,目的地点付近で多くのデータを配信することが期待される.そのため提案方式では,地図情報を区画(セグメント)に分割し,エージェントが各場所に応じた最適な情報配信行動を学習する.これにより,ユーザの現在位置や過去の情報配信行動を考慮して,優先度の異なるデータを伝送することができる.提案方式の性能を,ユーザの移動を考慮したモンテカルロシミュレーションで評価する.数値例では,様々な状況で提案法の有効性を示す. |
| 抄録(英) | In Fukui prefecture, in order to revitalize regional communities, regional information and event information are distributed to local residents and visitors. It is expected that such an information distribution can enhance regional activation. Therefore, we consider the utilization of delay tolerant network technology to distribute such as information to passengers who are in an urban area. Especially in this paper, in order to distribute high priority data and low priority data, we propose a method based on distributed reinforcement learning, which is implemented in user's mobile terminal. In this method, a map is divided into segments, and each agent learns the optimal action in each segment. By using the proposed method, each user can distribute high priority data more aggressively than low priority data in a particular area. Moreover, by utilizing the past information, high priority data and low priority data are transmitted effectively in the particular area. We evaluate the performance of the proposed method with simulation. In numerical examples, we investigate the effectiveness of our proposed method. |
| キーワード(和) | 分散強化学習 / Q学習 / Delay Tolerant Networks / データの優先度 / 情報配信 |
| キーワード(英) | Distributed reinforcement learning / Q-learning / Delay Tolerant Networks / Priority / Information Distribution |
| 資料番号 | NS2013-191 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
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| 開催期間 | 2014/2/27(から1日開催) |
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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 | Network Systems(NS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データの優先度を考慮したすれちがい通信を実現する分散強化学習法(アドホックNW) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Distributed Reinforcement Learning for Priority-based Data Transmission in Delay Tolerant Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散強化学習 / Distributed reinforcement learning |
| キーワード(2)（和/英） | Q学習 / Q-learning |
| キーワード(3)（和/英） | Delay Tolerant Networks / Delay Tolerant Networks |
| キーワード(4)（和/英） | データの優先度 / Priority |
| キーワード(5)（和/英） | 情報配信 / Information Distribution |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 村田 慎一郎 / Shin'ichiro MURATA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福井大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, University of Fukui |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 橘 拓至 / Takuji TACHIBANA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福井大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, University of Fukui |
| 発表年月日 | 2014-03-06 |
| 資料番号 | NS2013-191 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 472 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |