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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-08-30 09:00 階段型報酬制御とリンク隣接性を考慮した光ネットワーク知的設計・制御法 ○クルザド ケンジ・白木隆太・森 洋二郎（名大）・田中貴章・東森一晃・犬塚史一・大原拓也（NTT）・長谷川 浩（名大）  PN2022-14 |
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| 抄録 | （和） | 従来の機械学習に基づくネットワーク設計・制御では，学習を安定かつ効率的に行うために導入されている報酬の割引の概念が，状態価値の飽和を招いていることを踏まえ，提案手法ではリンク使用率の最大値によって報酬を制御することで状態価値の飽和を回避する．また，ネットワークの形状に伴う光パス設立の容易さを表現するパラメータ「リンク隣接性」を，学習及び推論で用いるニューラルネットワークの入力に与えることで提案手法の特性を向上させる．数値シミュレーションにより，リンクの混雑度を考慮した発見的手法と比較した場合，収容パス数が最大で20%増加することを確認した． |
| （英） | We propose a reinforcement-learning-based network design and control algorithm that introduces stepwise reward variation and link-adjacency embedding. Conventional machine-learning-based network design algorithms adopt reward discounting for the sake of stable and efficient learning; however, it causes the saturation of state value and degrade the performance. We avoid this problem by introducing a stepwise reward variation. We also define and embed link-adjacency, which expresses the possibility of successful path setup, to enhance the performance of proposed algorithm. Up to 65%/20% capacity enhancement relative to first-fit and link-congestion-aware methods is verified. | |
| キーワード | （和） | 光パスネットワーク / ネットワーク設計・制御 / 機械学習 / 強化学習 / / / / |
| （英） | Optical path networks / Network design and control / Machine learning / Reinforcement learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 169, PN2022-14, pp. 31-35, 2022年8月. | |
| 資料番号 | PN2022-14 | |
| 発行日 | 2022-08-22 (PN) | |
| 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 | PN2022-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PN |
| 開催期間 | 2022-08-29 - 2022-08-30 |
| 開催地（和） | ハイランドふらの |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | フォトニックネットワーク関連技術、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PN |
| 会議コード | 2022-08-PN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 階段型報酬制御とリンク隣接性を考慮した光ネットワーク知的設計・制御法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Intelligent design and control of optical networks that adopts supplemental information on link adjacency and maximum link utilization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 光パスネットワーク / Optical path networks |
| キーワード(2)（和/英） | ネットワーク設計・制御 / Network design and control |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| 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） | クルザド ケンジ / Kenji Cruzado / クルザド ケンジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白木 隆太 / Ryuta Shiraki / シラキ リュウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 洋二郎 / Yojiro Mori / モリ ヨウジロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 貴章 / Takafumi Tanaka / タナカ タカフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 東森 一晃 / Katsuaki Higashimori / ヒガシモリ カツアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 犬塚 史一 / Fumikazu Inuzuka / イヌズカ フミカズ |
| 第6著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大原 拓也 / Takuya Ohara / オオハラ タクヤ |
| 第7著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 浩 / Hiroshi Hasegawa / ハセガワ ヒロシ |
| 第8著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-08-30 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PN |
| 資料番号 | PN2022-14 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.169 |
| ページ範囲 | pp.31-35 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-08-22 (PN) |
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