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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-01-19 13:50 A Reinforcement Learning-based Data Storage Scheme for VANETs ○Celimuge Wu・Tsutomu Yoshinaga（UEC）・Yusheng Ji（NII）  CQ2016-92 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Vehicular ad hoc networks (VANETs) have been attracting interest for their potential roles in intelligent transport systems (ITS). In order to enable distributed ITS, there is a need to maintain some information in the vehicular networks without the support of any infrastructure such as road side units. In this paper, we propose a protocol which can store the data in VANETs by transferring data to a new carrier (vehicle) before the current data carrier is moving out of a specified region. For the next data carrier node selection, the protocol employs fuzzy logic to evaluate instant reward by taking into account multiple metrics specifically throughput, vehicle velocity, and bandwidth efficiency. In addition, a reinforcement learning-based algorithm is used to consider the future reward of a decision. We use computer simulations to evaluate the proposed protocol. | |
| キーワード | （和） | Vehicular ad hoc networks / data storage scheme / reinforcement learning / fuzzy logic / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 403, CQ2016-92, pp. 13-18, 2017年1月. | |
| 資料番号 | CQ2016-92 | |
| 発行日 | 2017-01-12 (CQ) | |
| 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 | CQ2016-92 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2017-01-19 - 2017-01-20 |
| 開催地（和） | 大阪大学中之島センター |
| 開催地（英） | Osaka University Nakanoshima Center |
| テーマ（和） | 映像/音声サービスの品質、メディア品質、ネットワークの品質・ＱｏＳ制御、災害時のネットワークとコミュニケーション、ユーザ行動、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2017-01-CQ |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Reinforcement Learning-based Data Storage Scheme for VANETs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Vehicular ad hoc networks / |
| キーワード(2)（和/英） | data storage scheme / |
| キーワード(3)（和/英） | reinforcement learning / |
| キーワード(4)（和/英） | fuzzy logic / |
| 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） | 策力 木格 / Celimuge Wu / チリ ムゲ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉永 努 / Tsutomu Yoshinaga / ヨシナガ ツトム |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 計 宇生 / Yusheng Ji / ケイ ウセイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-01-19 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2016-92 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-12 (CQ) |
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