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| 講演名 | 2026-01-23 09:45 ［奨励講演］SLAアイソレーションに向けた優先度重み付き強化学習による5Gネットワークスライシング ○帆足悠太郎・小野翔多・中尾彰宏（東大）  NS2025-207 |
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| 抄録 | （和） | 近年，遠隔手術などの高信頼通信サービスが5G上に本格的に導入されており，これらの安定的な提供のために，他サービスと独立した通信環境が求められる．そのため，仮想的なリソース分割によって多様なアプリケーションを同一ネットワーク上で共存可能とするネットワークスライシングが注目されている．中でも高信頼通信サービスを扱うスライスは，Service Level Agreement（SLA）が厳格であり，他のスライスからの影響を受けずにアイソレーションされる必要がある．しかし，多数の異なる要件を持つスライスが予測困難に競合しリソースが逼迫する環境では，全てのスライス要求を同時に満たすことは困難である．従来の強化学習に基づくリソース割り当て手法は，全スライスのSLA違反率の平均的な低減とリソース効率の向上を達成できるものの，特定スライスのSLAを保証しつつリソース効率を高く保つことができない課題がある．そこで本稿では，優先度に基づく決定論的なリソース再配分ルールによって，高優先スライスの SLA を設計レベルで保護しつつ，効率を最大化するモデルベース強化学習を提案する．提案手法は，固定的な予約方式と比較し，リソース逼迫時においても資源効率とSLA保証を両立するリソース割当を可能にし，高信頼通信サービスを扱うスライスを99.8%保証したシナリオにおいて非優先スライスの資源利用率を58.5%向上させる． |
| （英） | In recent years, highly reliable communication services such as remote surgery are being actively deployed on 5G networks. To stably provide these services, communication environments that are isolated and independent from other services are required. Network Slicing is a key technology addressing this requirement, enabling diverse applications with strict SLAs to coexist on the same network through virtualized resource partitioning. However, in environments where numerous slices with heterogeneous requirements unpredictably compete and resources are heavily contended, satisfying all slice demands simultaneously is difficult, which may result in SLA failure within a critical slice. Conventional Reinforcement Learning methods struggle with simultaneously guaranteeing the SLA of a specific slice while maintaining high resource efficiency. Therefore, this paper proposes a model-based Reinforcement Learning approach that guarantees the SLA of high-priority slices by design through a deterministic, priority-based resource reallocation rule, while maximizing overall resource efficiency. The proposed method, compared to static reservation schemes, enables resource allocation that achieves both resource efficiency and SLA assurance, even during resource contention. In a scenario where the slice handling highly reliable communication services was guaranteed at a level of 99.8%, the proposed method achieved a 58.5% improvement in resource utilization for non-priority slices. | |
| キーワード | （和） | ネットワークスライシング / アイソレーション / 強化学習 / SLA / / / / |
| （英） | network slicing / isolation / reinforcement learning / SLA / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 320, NS2025-207, pp. 86-91, 2026年1月. | |
| 資料番号 | NS2025-207 | |
| 発行日 | 2026-01-15 (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 | NS2025-207 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS NWS |
| 開催期間 | 2026-01-22 - 2026-01-23 |
| 開催地（和） | 高知市文化プラザかるぽーと 中央公民館 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Kochi City Culture-Plaza CUL-PORT + Online |
| テーマ（和） | NWソフトウエア(ソフトウエアアーキテクチャ，ミドルウエア)，NWアプリケーション，SOA/SDP，NGN/IMS/API，分散制御・ダイナミックルーチング，グリッド，NFV，IoT，NW及びシステム信頼性，NW及びシステム評価，一般 |
| テーマ（英） | Network software (Software architecture, Middleware), Network application, SOA/SDP, NGN/IMS/API, Distributed control/Dynamic routing, Grid, NFV, IoT, Network/System reliability, Network/System evaluation, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2026-01-NS-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SLAアイソレーションに向けた優先度重み付き強化学習による5Gネットワークスライシング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | 5G Network Slicing Using Priority-Weighted Reinforcement Learning for SLA Isolation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワークスライシング / network slicing |
| キーワード(2)（和/英） | アイソレーション / isolation |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | SLA / SLA |
| 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） | 帆足 悠太郎 / Yutaro Hoashi / ホアシ ユウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 翔多 / Shota Ono / オノ ショウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-23 09:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2025-207 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.320 |
| ページ範囲 | pp.86-91 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-15 (NS) |
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