WDM網における強化学習を用いた分散型光パス設定法 : サービス差別化と波長有効利用の実現(有線/無線シームレスネットワーク,ハンドオーバ,リレー,分散MIMO,モバイル・アドホックネットワーク,一般)
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概要
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本稿では,WDMネットワークの光パス交換に強化学習を適用し,サービスの差別化と波長の有効利用を実現する方式を提案する.提案方式では,強化学習の一手法であるQ学習を用い,光パス設定要求が到着するとこれまでの学習で得られている最も有効な行動に従って光パスの設定可否を決定する.その後,現在の状態と選択した行動を基に学習を行い,学習が十分に行われるとサービスの差別化と波長の有効利用が実現される.本方式は波長多重数やサービスクラス数が増加した場合にも適用が可能であり,光パス設定の到着過程や使用時間分布に仮定を置く必要がない.また,提案方式がGMPLSにどのように適用されるかについて検討する.提案方式の性能をシミュレーションで評価し,数値例において学習時間と学習パラメータが提案方式の性能に与える影響について検討する.さらに提案方式の有効性を評価し,提案方式が利用可能な波長数についても調査する.
- 2009-07-09
著者
-
小柳 衣津美
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
橘 拓至
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
杉本 謙二
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
杉本 謙二
奈良先端科学技術大学院 情報科学研究科
-
橘 拓至
奈良先端科学技術大学院大学
-
小柳 衣津美
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:情報通信研究機構新世代ネットワーク研究センター
-
小柳 衣津美
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
橘 拓至
福井大学大学院工学研究科
-
橘 拓至
奈良先端科学技術大学院大
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