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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

研究会情報
研究会 IN NS  
開催期間 2021-03-04 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2021-03-IN-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Routing Design Method using Deep Learning for Congestion Control in Backbone Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 帯域保証サービス / Guaranteed Bandwidth Service  
キーワード(2)(和/英) 輻輳制御 / Congestion Control  
キーワード(3)(和/英) 経路設計 / Path Planning  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(5)(和/英) アンサンブル学習 / Ensemble Learning  
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) 伊藤 真 / Makoto Ito / イトウ マコト
第1著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 見越 大樹 / Taiju Mikoshi / ミコシ タイジュ
第2著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-05 10:10:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 NS 
資料番号 NS2020-146 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.413 
ページ範囲 pp.137-142 
ページ数
発行日 2021-02-25 (NS) 


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