| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2007-04-19 14:45
学習論的アプローチによるTCPの輻輳制御 ○塩津晃明・阿部公輝(電通大) NS2007-4 |
| 抄録 |
(和) |
インターネットにおいて輻輳回避は重要な技術である.現在TCP が事実上標準のインターネットプロトコルとなっているが,帯域を十分に活用できているとは言えない.本研究では,機械学習によって輻輳を予測し最適なウィンドウ・サイズを求める輻輳制御手法を提案する.シミュレーションによる評価実験から,提案手法は,ウィンドウ・サイズの安定化,帯域変化への迅速な反応において,従来法より優れていることがわかった.また,提案手法間の公平性,従来法との公平性も確認した. |
| (英) |
Congestion control is an important technique for Internet. However, TCP, the defacto standard protocol of Internet, can not fully utilize the available bandwidth. In this paper, we propose a congestion control scheme which predicts the congestion by machine learning to obtain an optimum window size. Evaluation by simulation revealed that the proposed method realizes better stability of window size and more prompt reaction to bandwidth changes than the conventional TCP. We also confirmed the fairness between proposed protocols as well as fairness between proposed and conventional protocols. |
| キーワード |
(和) |
TCP / 輻輳制御 / 機械学習 / / / / / |
| (英) |
TCP / congestion control / machine learning / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 6, NS2007-4, pp. 19-24, 2007年4月. |
| 資料番号 |
NS2007-4 |
| 発行日 |
2007-04-12 (NS) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NS2007-4 |