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| 講演名 | 2024-11-04 14:55 ［ポスター講演］A Study on Channel Selection Method by Multi-Armed Bandit Algorithm Using Channel Usage Results of Other Terminals ○Kaede Morishita・Mai Ohta・Makoto Taromaru（Fukuoka Univ.）  SR2024-58 |
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| 抄録 | （和） | 今後、通信パケット量の急増や通信端末数の増加に伴い、パケット干渉が多発することが予想される。本研究では、MAB(Multi-Armed Bandit)機械学習を活用し、環境に応じた自律的なチャネル選択による通信効率の向上を目指す。従来の研究では、端末は各通信チャネルを独立して学習していた。しかし、送信パケット数が少ない端末では学習の進捗が遅いという問題がある。そこで、本論文では、同じような環境にいる他の端末の通信状況を聞きながら得られた学習情報を用いて、端末がMAB機械学習を行う方法を提案する。他の端末が同じ環境にいるか否かを判断することで、通信機会が少ない端末であっても、学習のためのデータ数が増えるため、適切なチャネルを選択することが可能となる。そのため、提案手法では、無駄なパケット送信を削減し、効率的な学習を実現することができる。 |
| （英） | In the future, the rapid increase in the volume of communication packets and the number of communication terminals has expected to have led to many packet interference. This research aims to improve communication efficiency through autonomous channel selection based on the environment by utilizing Multi-Armed Bandit (MAB) machine learning. In previous works, terminals learn each communication channel independently. However, it is a problem that learning progress is slow for terminals with a small number of transmit packets. Therefore, this paper proposes a method is which the terminal performs MAB machine learning using the learning information obtained while listening to the communication status of other terminals that may be in a similar environment. By determining whether other terminals are in the same environment or not, it is possible to select a suitable channel even for terminals with few communication opportunities, because the number of data for the learning increases. Therefore, the proposed method can reduce unnecessary packet transmission and then achieves efficient learning. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / グルーピング / MAB / ε-greedyグルーピング / チャネル選択 / / / |
| （英） | 機械学習 / Grouping / MAB / ε-greedy grouping / Channel selection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 233, SR2024-58, pp. 32-33, 2024年11月. | |
| 資料番号 | SR2024-58 | |
| 発行日 | 2024-10-28 (SR) | |
| 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 | SR2024-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2024-11-04 - 2024-11-07 |
| 開催地（和） | Fraunhofer IPT |
| 開催地（英） | Fraunhofer IPT |
| テーマ（和） | SmartCom2024 |
| テーマ（英） | SmartCom2024 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2024-11-SR |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Channel Selection Method by Multi-Armed Bandit Algorithm Using Channel Usage Results of Other Terminals |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / 機械学習 |
| キーワード(2)（和/英） | グルーピング / Grouping |
| キーワード(3)（和/英） | MAB / MAB |
| キーワード(4)（和/英） | ε-greedyグルーピング / ε-greedy grouping |
| キーワード(5)（和/英） | チャネル選択 / Channel selection |
| 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） | 森下 楓 / Kaede Morishita / モリシタ カエデ |
| 第1著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 真衣 / Mai Ohta / オオタ マイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太郎丸 真 / Makoto Taromaru / タロウマル マコト |
| 第3著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-04 14:55:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2024-58 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.233 |
| ページ範囲 | pp.32-33 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2024-10-28 (SR) |
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