講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-05 10:10
基幹ネットワークにおける輻輳制御のための深層学習を用いた経路設計法 ○伊藤 真・見越大樹(日大) NS2020-146 |
抄録 |
(和) |
帯域保証サービスの経路設計に深層学習を用いる方法を提案している.深層学習を用いた経路設計法では,学習モデルに送受信ノードIDと要求帯域を入力することで,送信元ノードから宛先ノード間における輻輳制御された経路を設計することが出来る.その一方で,従来の評価ではトポロジのリンク容量が均一であるなど,実際のネットワークを想定して行っていない.本研究では,基幹ネットワークを想定したトポロジにおいて,機械学習を用いた経路設計法の有効性について検証を行い,経路推定成功率と輻輳制御の観点から安定的に動作させる方法について検討する. |
(英) |
We have been propose a routing design method using deep neural network for guaranteed bandwidth services. The proposed method is possible to design a congestion-controlled path between the source node to the destination node by inputting the source node IDs, the destination node IDs and required bandwidth in the learning model.On the other hand, the conventional evaluation has been use the evaluation topology of the uniform link capacity, and it is not assumed of the actual network.This study verify the effectiveness of the proposed method in the topology assuming the backbone network, and examine the proposed method of stable operation from the viewpoint of path estimation success rate and congestion control. |
キーワード |
(和) |
帯域保証サービス / 輻輳制御 / 経路設計 / 深層学習 / アンサンブル学習 / / / |
(英) |
Guaranteed Bandwidth Service / Congestion Control / Path Planning / Deep Learning / Ensemble Learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 413, NS2020-146, pp. 137-142, 2021年3月. |
資料番号 |
NS2020-146 |
発行日 |
2021-02-25 (NS) |
ISSN |
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 |
NS2020-146 |