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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-05-14 10:20 深層強化学習に基づくネットワーク機器における待ち行列制御によるTCPコネクション間スループット公平性の改善 ○木村駿太・山口実靖（工学院大）  NS2026-20 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，ボトルネックリンクを共有するCUBIC TCPとTCP BBRの間で生じるスループット不公平性の改善を目的とした，深層強化学習に基づく待ち行列制御手法を提案する．CUBIC TCPはパケットロスによりウィンドウサイズを縮小する特性を持ち，TCP BBRは伝搬遅延時間を用いて帯域を推定する特性を持つが，両者が混在する環境ではスループット公平性の低下が顕著になる．提案手法では，キューイング機のカーネル空間で輻輳制御アルゴリズム別のパケット数を観測し，ユーザ空間の強化学習プログラムがパケットドロップ（DROP）または特定パケットへの順序入れ替え（REVERSE）を動的に選択することでキュー長と占有率を制御する．実験の結果，強化学習の適用によりスループット比が改善し，コネクション間の公平性が改善されることが示された． |
| （英） | This paper proposes a queue control method based on deep reinforcement learning (DRL) to mitigate throughput unfairness occurring between CUBIC TCP and TCP BBR when sharing a bottleneck link. CUBIC TCP is characterized by reducing its window size upon packet loss, whereas TCP BBR estimates bandwidth based on round-trip propagation time. In environments where these two protocols coexist, throughput fairness significantly deteriorates. The proposed method monitors the number of packets for each congestion control algorithm within the kernel space of the queuing machine. Subsequently, a DRL program in the user space dynamically selects either packet dropping (DROP) or packet reordering (REVERSE) for specific packets to control queue length and occupancy. Experimental results demonstrate that the application of reinforcement learning improves the throughput ratio and enhances fairness between connections. | |
| キーワード | （和） | スループット / CUBIC TCP / TCP BBR / 強化学習 / / / / |
| （英） | throughput / CUBIC TCP / TCP BBR / Reinforcement Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 21, NS2026-20, pp. 16-21, 2026年5月. | |
| 資料番号 | NS2026-20 | |
| 発行日 | 2026-05-07 (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 | NS2026-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2026-05-14 - 2026-05-15 |
| 開催地（和） | はかた近代ビル + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Hakata Kindai Building + Online |
| テーマ（和） | 高度プロトコル・ネットワーキング技術(IP及び高位レイヤルーチング・フィルタリング，マルチキャスト，品質・経路制御)，IPNWの利用技術(P2P，P4P，オーバレイ，SIP，NGN)，ネットワークシステム関連技術(システム構成法，インタフェース，アーキテクチャ，ハードウェア・ソフトウェア・ミドルウェア)，セキュリティ，ブロックチェーン，一般 |
| テーマ（英） | High level protocol, Networking technologies (IP and high-layer routing/filtering, Multicast, Quality/Routing control), IP network application technologies (P2P, P4P, Overlay, SIP, NGN), Network system related technologies (System configuration, Interface, Architecture, Hardware/Software/Middleware), Security, Blockchain etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2026-05-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層強化学習に基づくネットワーク機器における待ち行列制御によるTCPコネクション間スループット公平性の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving TCP Fairness Based on Queue Control with Deep Reinforcement Learning in Network Devices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スループット / throughput |
| キーワード(2)（和/英） | CUBIC TCP / CUBIC TCP |
| キーワード(3)（和/英） | TCP BBR / TCP BBR |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| 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） | 木村 駿太 / Shunta Kimura / キムラ シュンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 実靖 / Saneyasu Yamaguchi / ヤマグチ サネヤス |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-05-14 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2026-20 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.21 |
| ページ範囲 | pp.16-21 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-05-07 (NS) |
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