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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-10-23 09:00 パラメータコントロール型Q-Routingの動的ネットワーク環境への適用 ○荒木俊輔・安達雅春（東京電機大）  NC2008-36 |
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| 抄録 | （和） | 近年、ネットワークユーザーの増加によりWide Area Network(WAN)やBackbone Networkの大規模化が進んでいる．しかし, それらのネットワークは規模が大きくなるほど中央集権的に管理することが困難になり,動的に変化するネットワーク環境(ネットワークロードの増加など)への適応が容易ではない．Q-Routingは強化学習の枠組みを用いた自律分散型ルーティング手法であり,動的なネットワーク環境への適応力が高いことが知られている．本報告では,Q-Routingに対するパラメータコントロール手法を提案し,動的ネットワーク環境への適応力が向上することを計算機実験によって示す． |
| （英） | In recent years, scales of Wide Area Network (WAN) and Backbone Network are growing because of increase of the number of network users. However, it becomes more difficult to manage the traffic control in centralized way as the scale of the network grows. It is difficult to adjust traffics to dynamic network environments (an increase in network loading ). Q-Routing is an autonomous distributed routing approach based on the framework of reinforcement learning, and the capacity for adapting to dynamic network environments is known to be high. In this report, we propose a parameter control method for the Q-Routing and show that it improves the capacity of the method for adapting to dynamic network environments by numerical experiments. |
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| キーワード | （和） | 強化学習 / ルーティング / 動的環境 / パラメータコントロール / / / / |
| （英） | Reinforcement learning / Routing / Dynamic environment / Parameter control / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 264, NC2008-36, pp. 1-6, 2008年10月. | |
| 資料番号 | NC2008-36 | |
| 発行日 | 2008-10-16 (NC) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | NC2008-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2008-10-23 - 2008-10-24 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | BCI/BMIとその周辺, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2008-10-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | パラメータコントロール型Q-Routingの動的ネットワーク環境への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of Q-Routing with parameter control to dynamic network environments. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(2)（和/英） | ルーティング / Routing |
| キーワード(3)（和/英） | 動的環境 / Dynamic environment |
| キーワード(4)（和/英） | パラメータコントロール / Parameter control |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒木 俊輔 / Shunsuke Araki / アラキ シュンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安達 雅春 / Masaharu Adachi / アダチ マサハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-10-23 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2008-36 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.264 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2008-10-16 (NC) |
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