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| 講演名 | 2025-08-01 14:05 強化学習に基づくルーティング戦略のキャッシュネットワークへの適合性に関する検討 ○中村 遼（福岡大）・上山憲昭（立命館大）  CCS2025-31 |
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| 抄録 | （和） | コンテンツキャッシングは，現代の情報通信を支える重要な技術である．キャッシュをネットワーク内のノードに展開したキャッシュネットワークでは，要求されたコンテンツをどのように発見するか，すなわちルーティング戦略が鍵となる．近年では，機械学習の台頭に伴い，強化学習に基づくルーティング戦略が注目されている．本研究では，強化学習に基づくルーティング戦略がキャッシュネットワークに適しているかどうかを検証することを目的とする．特に，キャッシュネットワークが有する二つの特徴である，(i) コンテンツ置き換えによるキャッシュ状態の動的性，および(ii) 時間の進展に伴うコンテンツ要求分布の動的性が，強化学習に基づくルーティング戦略の性能に及ぼす影響を明らかにする．この目的を達成するために，強化学習に基づくルーティング戦略の一種である MAB (Multi-Armed Bandit) ルーティングに着目し，コンテンツ置き換えの動的性およびコンテンツ要求分布の動的性を変化させながら，MAB ルーティングの性能を評価する．その結果，以下の三点が明らかとなった．(i) キャッシュの状態が静的であれば MAB ルーティングは有効であるが，キャッシュの状態が動的な場合には最短経路ルーティングの方が優れている．(ii) コンテンツ要求が時間とともに変化する状況下では，MAB ルーティングによる学習が追従できず，その性能が劣化する．(iii) さらに， MAB ルーティングの性能により大きく影響を与えるのは，キャッシュの動的性ではなく，コンテンツ要求の動的性である． |
| （英） | Content caching is a fundamental technique that supports modern information and communication technologies. In cache networks, where caches are deployed at internal nodes, the routing strategy --- namely, how content requests are forwarded to locate the requested content --- plays a key role. With the recent rise of machine learning, routing strategies based on reinforcement learning (RL) have attracted increasing attention. This study aims to examine the applicability of RL-based routing strategies to cache networks. In particular, we investigate the impact of two dynamic characteristics inherent in cache networks on the performance of RL-based routing: (i) variation in cache states due to content replacement, and (ii) temporal variation in content request distributions. To this end, we focus on MAB (Multi-Armed Bandit) routing, a representative RL-based approach, and evaluate its performance under varying levels of cache dynamics and request distribution dynamics. Through experiments, we reveal the following three findings: (i) MAB routing is effective when cache states are static, but when cache states become dynamic, MAB routing performs worse than shortest-path routing; (ii) in scenarios where content request distributions change over time, MAB routing fails to adapt through learning, which results in performance degradation; and (iii) content request dynamics have a greater impact on the performance of MAB routing than cache dynamics. | |
| キーワード | （和） | コンテンツキャッシング / ルーティング戦略 / 強化学習 / 多腕バンディット / / / / |
| （英） | Content Caching / Routing Strategy / Reinforcement Learning / Multi-Armed Bandit / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 136, CCS2025-31, pp. 34-39, 2025年7月. | |
| 資料番号 | CCS2025-31 | |
| 発行日 | 2025-07-24 (CCS) | |
| 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 | CCS2025-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS IN |
| 開催期間 | 2025-07-31 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | 北海道大学 FMI フード＆メディカルイノベーション国際拠点 |
| 開催地（英） | Global Research Center for Food & Medical Innovation, Hokkaido Univ |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2025-07-CCS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習に基づくルーティング戦略のキャッシュネットワークへの適合性に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on the Applicability of Reinforcement Learning-based Routing Strategy to Cache Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンテンツキャッシング / Content Caching |
| キーワード(2)（和/英） | ルーティング戦略 / Routing Strategy |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 多腕バンディット / Multi-Armed Bandit |
| 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） | 中村 遼 / Ryo Nakamura / ナカムラ リョウ |
| 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） | 上山 憲昭 / Noriaki Kamiyama / カミヤマ ノリアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-08-01 14:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2025-31 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.136 |
| ページ範囲 | pp.34-39 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-24 (CCS) |
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