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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-04-13 14:15 機械学習を用いた経路設計法のための最適な教師信号の検討 ○伊藤 真・雫石樹生・見越大樹（日大）  NS2023-4 |
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| 抄録 | （和） | トラヒックエンジニアリングのための機械学習を用いた経路設計法を提案している．提案方式では，複数の拠点間トラヒックからなるトラヒックデマンド集合に対して，送受信間経路全体を決定できる様な，機械学習モデルと教師信号を設計している．加えてシミュレーション実験により，ノード数が6からなる小規模トポロジを用いて，非常に高い精度で輻輳が無く，正しい接続性を持つ経路を設計できることが分かっている． これまでの提案方式では，教師信号作成時の経路設計アルゴリズムに，コストを残余帯域の逆数としたDijkstra法を用いており，ネットワーク資源の最適化という点では十分ではない．そこで，機械学習モデルの更なる性能向上のために，より優れた経路設計法を用いた教師信号の作成法について検討を行う． |
| （英） | The proposed method define the machine learning model and teacher signal so that the entire path from source to destination nodes can design for a traffic demand sets consisting of multiple site to site traffic. The proposed method can design paths that no-congestion and correct connectivity with high accuracy using a small-to-medium topology. On the other hand, the proposed method is using a dijkstra method, where the link cost is the reciprocal of the residual bandwidth, for creating teacher signals. Therefor, this is not sufficient of optimization of network resources. In this research, we examine the creation of a teacher signals using a linear programming. |
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| キーワード | （和） | トラヒックエンジニアリング / 輻輳制御 / 経路設計法 / 数理計画法 / 教師信号 / / / |
| （英） | Traffic Engineering / Congestion Control / Path Planning / Mathematical Optimization / Teacher Signal / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 2, NS2023-4, pp. 19-24, 2023年4月. | |
| 資料番号 | NS2023-4 | |
| 発行日 | 2023-04-06 (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 | NS2023-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2023-04-13 - 2023-04-14 |
| 開催地（和） | 日本大学 郡山キャンパス + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Nihon University, Koriyama Campus + Online |
| テーマ（和） | 通信トラヒック理論，トラヒック・品質評価，ネットワーク性能評価，QoS/QoE，信頼性・ロバスト性，トラヒック・品質管理，AI・機械学習，ネットワーク・システム運用管理, 大容量・低遅延・多数接続，一般 |
| テーマ（英） | Communication traffic theory, Traffic and quality evaluation, Network performance evaluation, QoS/QoE, Reliability and robustness, Traffic and quality management, AI and machine learning, Network and system operation management, High capacity, low latency, many connections, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2023-04-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた経路設計法のための最適な教師信号の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Optimal Teacher Signal for Path Planning Method using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | トラヒックエンジニアリング / Traffic Engineering |
| キーワード(2)（和/英） | 輻輳制御 / Congestion Control |
| キーワード(3)（和/英） | 経路設計法 / Path Planning |
| キーワード(4)（和/英） | 数理計画法 / Mathematical Optimization |
| キーワード(5)（和/英） | 教師信号 / Teacher Signal |
| 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） | 雫石 樹生 / Tatsuki Shizukuishi / シズクイシ タツキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 見越 大樹 / Taiju Mikoshi / ミコシ タイジュ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-04-13 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2023-4 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.2 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-04-06 (NS) |
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