ニューラルネットワークモデルを用いたTCPの輻輳制御((フォトニック)IPネットワーク技術,(光)ノード技術,WDM技術,信号処理技術,一般)
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概要
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TCP Saltは,機械学習によって輻輳を予測し最適なウィンドウ・サイズを求める輻輳制御手法であり,帯域の有効利用に関して従来法より優れていることが示された.しかし,他コネクションとの間の公平性については評価が不十分である.本稿では,シミュレーションによる評価実験から,TCP Saltはブースト状態だけでなく輻輳回避状態においても他のコネクションと高い公平性を実現できることを述べる.また,機械学習の入力として輻輳ウィンドウを用いることによって公平性が向上すること,および,輻輳回避状態からブースト状態への遷移条件として,RTTの変動が測定精度の範囲内で0になるときとすることの妥当性を述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-17
著者
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