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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-16 11:00 強化学習を用いた多様な要件に適応するマルチレイヤパス収容設計手法 ○田中貴章（NTT）  PN2023-38 |
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| 抄録 | （和） | コヒーレントトランシーバの小型化・モジュール化を背景として，IP ルータから直接大容量通信を実現する，レイヤ統合マルチレイヤネットワークへの注目が再び集まっている．IP や ODU 等の電気的処理に基づくレイヤと，WDM を用いて長距離・大容量通信を実現するレイヤからなるマルチレイヤネットワークでは，低レートの電気パス（サブλパス）を大容量の光パスに多重するグルーミングにより，通信リソースの効率利用が可能になる．マルチレイヤパスの設計手法としては，補助グラフのエッジに重みを設定することでグルーミング地点やノード間の通信経理を決定する手法が知られている．それに対して本報告では，この手法のエッジ重みの決定に強化学習を導入することで，マルチレイヤパスの多様な要件に適応するマルチレイヤパス設計を実現する方法を提案する． |
| （英） | There has been renewed interest in multilayer networks that integrate layers to realize high-capacity communications directly between IP routers against a background of downsizing and modularization of coherent transceivers. Multilayer networks, which consist of electrical layers such as IP and ODUs, and WDM-based optical layers, high-capacity communications, can save bandwidth resources by grooming low-rate electrical paths (sub-lambda paths) to be multiplexed into high-capacity optical paths. A well-known multilayer path planning method is one that determines grooming nodes and routes by setting appropriate weights on the edges of auxiliary graphs. In contrast, in this report, we propose a method to realize multilayer path planning that adapts to various requirements of multilayer paths by introducing reinforcement learning to determine edge weights of the auxiliary graphs. | |
| キーワード | （和） | マルチレイヤネットワーク / マルチレイヤパス設計 / 強化学習 / / / / / |
| （英） | Multilayer Network / Multilayer Path Planning / Reinforcement Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 267, PN2023-38, pp. 9-14, 2023年11月. | |
| 資料番号 | PN2023-38 | |
| 発行日 | 2023-11-09 (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 | PN2023-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PN |
| 開催期間 | 2023-11-16 - 2023-11-17 |
| 開催地（和） | 愛媛県美術館 講堂 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | エラスティックネットワーク、フレキシブルネットワーク、光ネットワーク制御・プロトコル、トランスポートSDN、IPバックボーン、空間多重(SDM)、モード多重、光ネットワークデバイス、JPNモデル、EXATおよび一般 |
| 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 | 2023-11-PN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習を用いた多様な要件に適応するマルチレイヤパス収容設計手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Reinforcement Learning-Based Multilayer Path Planning Method that Adapts Various Path Requirements |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチレイヤネットワーク / Multilayer Network |
| キーワード(2)（和/英） | マルチレイヤパス設計 / Multilayer Path Planning |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 田中 貴章 / Takafumi Tanaka / タナカ タカフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-16 11:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PN |
| 資料番号 | PN2023-38 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.267 |
| ページ範囲 | pp.9-14 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-09 (PN) |
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