講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-06-10 10:30
MAP-Elites アルゴリズムを用いた予測困難なトラヒック変動への適応性を有する仮想ネットワーク埋め込み手法 ○大月天渡・小南大智・大歳達也・下西英之・村田正幸(阪大) NS2022-24 |
抄録 |
(和) |
ネットワーク上で多種多様なサービスが稼働する中で、ユーザーの要求に応じて動的に仮想ネットワークを提供する技術が求められている。仮想ネットワークを実ネットワーク上の資源にどのように割り当てるかは組み合わせ最適化問題であり、現在の大規模・複雑化したネットワークにおいて、既存の最適化手法で現実的な時間で計算することは困難である。また、ユーザーの要求は動的に変化するため、こうした状況の時間的な変動にも対応可能な最適化手法が求められる。本稿では仮想ネットワークへ最適な資源を割り当てる仮想ネットワーク埋め込み問題をMAP-Elitesアルゴリズムにより解く。MAP-Elitesの特徴は対象とする問題において注目したい解の特徴量をいくつか選択し、それらを変量とする特徴量空間での多様性を維持する点にある。計算機シミュレーションにより、ノベルティサーチなどの既存の進化的アルゴリズムと比較して、MAP-Elitesアルゴリズムが最も解の探索が速く、また解の探索に成功する割合も最も高いことが明らかとなった。 |
(英) |
With a wide variety of services running on the Internet, there is a need for technology to dynamically provide virtual networks. How to allocate virtual networks to resources on the real network is a combinatorial optimization problem. It is difficult to calculate in a realistic time for such problems using existing optimization methods for today's large and complex networks. In addition, since user requirements change dynamically, an optimization method that can cope with temporal variations in such situations is required. In this paper, we propose a virtual network embedding method that allocates optimal resources to a virtual network using the MAP-Elites algorithm. Through the computer simulation, we compared existing evolutionary algorithms, such as novelty search, with MAP-Elites and found that the MAP-Elites algorithm is the fastest solution finder and has the highest percentage of successful solution searches. |
キーワード |
(和) |
ネットワーク仮想化 / SDN(Software Defined Networking) / 進化的アルゴリズム / 遺伝的多様性 / / / / |
(英) |
Network virtualization / SDN(Software Defined Networking) / evolutionary algorithm / genetic diversity / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 69, NS2022-24, pp. 6-11, 2022年6月. |
資料番号 |
NS2022-24 |
発行日 |
2022-06-03 (NS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NS2022-24 |