自律分散学習モデルによるネットワークの動的負荷制御
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概要
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分散システム環境で動的に変化する通信網の負荷に対し、メディア処理やルーティング処理を行う場合に、状況に応じた最適戦略を学習により自動的かつ実時間で獲得する方法が要求される。本稿では、かようなリアルタイムかつトラヒック量等の連続量を対象とした環境に適応しうる自律分散学習モデルとして分散協調型Process of Induction(PI)を取り上げ、その適用性を考察する。特に分散エージェント数が大きい場合の協調作業量の増大はリアルタイム性に矛盾するため、通信網の負荷等の連続量に対し、処理遅延や転送遅延を見越した負荷量予測を行いながら適切な戦略を学習により自動的に獲得する仕組みが重要であることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-05-25
著者
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