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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-08-01 14:55 IoTセンサデバイスに実装した強化学習型チャネル選択手法の性能評価 ○長谷川 聡・馬 ジン・北川諒真（東京理科大）・金 成主（慶大）・渡辺良人・劉 巍・荘司洋三（NICT）・長谷川幹雄（東京理科大）  CCS2019-17 |
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| 抄録 | （和） | 近年，IoTの普及によりIoTデバイス端末が劇的に増加している．多数のIoTデバイスによる膨大なトラフィックによって通信混雑が引き起こされ，パケットロスが深刻な問題になる可能性がある．通信混雑を解決するため，Maらは機能的制限の多いIoTデバイスにおいても実装可能な自律分散型チャネル選択アルゴリズムを提案した．IoTネットワークにおけるチャネル選択問題をMAB問題としてモデル化し，高性能で計算量の少ないTug-of-War (TOW) アルゴリズムに基づくチャネル選択アルゴリズムを実現している．小規模エリアにデバイスが密集した環境において動的で最適なチャネル選択が確認されている．本稿では，IoTデバイスが分散的に配置された実環境における評価実験を行い，このアルゴリズムの有効性を検討する．提案アルゴリズムを実装したIoTデバイスを用いた実験により，到達パケット数や，チャネル変動への耐性の観点から提案手法の有効性を明らかにする． |
| （英） | The number of IoT devices have been dramatically increased. Numerous IoT devices generate enormous traffic, which causes network congestions and packet losses. To manage network congestions, Ma et al. have proposed a channel selection algorithm based machine learning for IoT devices. They modeled channel selection as Multi-Armed Bandit problem and have solved it by utilizing tug-of-war (TOW) algorithm. Furthermore, they confirmed dynamic channel selection in a local area where devices are crowded. In this paper, we conduct evaluation experimentation in a real environment devices are distributed. We clarify effectiveness of the proposed algorithm by evaluating the packet delivery rates and tolerance to channel fluctuations. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 強化学習 / Multi-Armed-Bandit / IoT / 自律分散型チャネル選択 / / / |
| （英） | Machine Learning / Reinforcement Learning / Multi-Armed-Bandit / IoT / Distributed Channel Selection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 157, CCS2019-17, pp. 1-6, 2019年8月. | |
| 資料番号 | CCS2019-17 | |
| 発行日 | 2019-07-25 (CCS) | |
| 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 | CCS2019-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS IN |
| 開催期間 | 2019-08-01 - 2019-08-02 |
| 開催地（和） | KIKI 知床 ナチュラルリゾート |
| 開催地（英） | KIKI SHIRETOKO NATURAL RESORT |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2019-08-CCS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | IoTセンサデバイスに実装した強化学習型チャネル選択手法の性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Evaluation of Machine Learning Based Channel Selection Algorithm Implemented on IoT Sensor Devices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(3)（和/英） | Multi-Armed-Bandit / Multi-Armed-Bandit |
| キーワード(4)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(5)（和/英） | 自律分散型チャネル選択 / Distributed Channel Selection |
| 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） | 長谷川 聡 / So Hasegawa / ハセガワ ソウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 馬 ジン / Ma Jing / マ ジン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北川 諒真 / Ryoma Kitagawa / キタガワ リョウマ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金 成主 / Song-Ju Kim / キム ソンジュ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： KU) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 良人 / Yoshito Watanabe / ワタナベ ヨシト |
| 第5著者 所属（和/英） | 情報研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information Communications Technology (略称： NICT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 劉 巍 / Liu Wei / リュウ ウェイ |
| 第6著者 所属（和/英） | 情報研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information Communications Technology (略称： NICT) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荘司 洋三 / Yozo Shoji / ショウジ ヨウゾウ |
| 第7著者 所属（和/英） | 情報研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information Communications Technology (略称： NICT) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa / ハセガワ ミキオ |
| 第8著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-08-01 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2019-17 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.157 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-07-25 (CCS) |
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