強化学習に基づく非線形アプローチによるロバストルーチング
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概要
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多変量解析に基づく状態空間の圧縮方式,非線形関数を関数近似するための特徴空間構築方式,及びルートの探索空間を圧縮するためのポテンシャルモデルを導入した強化学習に基づくロバストルーチング方式を提案する.提案されたアルゴリズムは,ネットワークの全ての状態を考慮し,有効でない情報を排除することができる.そのため,本アルゴリズムは,ルーチングループや局所最適解に陥る頻度を削減し,効率の良いルーチングテーブルを作成できる.さらに,ルーチング情報が妨害された場合でも,良好に動作する.
- 2006-12-07
著者
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部情報アーキテクチャ学科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学
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佐藤 仁樹
現在,公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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