多地点接続の報酬最大化呼受付・経路制御<(フォトニック)IPネットワーク技術、光ノード技術、WDM技術、一般>
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概要
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本稿では,複数のサービスクラスがある多地点接続の呼受付制御及び経路制御に強化学習(RL:Reinforcement Learning)を導入し,報酬最大化を行うことを検討している.まず,提案する呼受付制御及び経路制御を定式化し,実際の制御において処理し易い形に分解している.更にRL及びMOSPF(Multicast extension to Open Shortest Path First)に基づく制御方式をシミュレーションにより比較し,提案するRLに基づく制御方式の特性が優れていることを示している.
- 2003-02-11
著者
-
田中 良明
早稲田大学大学院国際情報通信研究科:早稲田大学国際情報通信研究センター:早稲田大学理工学研究所
-
ファン ヴァン
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
ティエン ファン
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
田中 良明
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
田中 良明
早稲田大学大学院
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