強化学習を用いた光パス設定方式の実装と評価(光ネットワーク)
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概要
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本稿では,既存のGMPLSを拡張して,強化学習を用いた光パス設定方式を実装する.本実装では,GMPLSで用いられるRSVP-TEプロトコルに対して,Pathメッセージへの優先度情報の追加を行う.さらに,強化学習コンポーネントの実装と強化学習で得られた最適行動に基づいた送受信処理を実装する.ノードが光パス設定要求を受け取ると,出力リンクの状態とサービスクラスを基に学習した最適行動に従って,設定要求の許可/棄却を決定する.光パスの設定が成功/失敗すると,各ノードは学習を行い,光パス設定が行われるにつれて最適な行動が学習されていく.本実装を適用した3ノードタンデムネットワークを構築し,光パス設定実験を行う.実験結果から,本実装システムを用いてサービスの差別化が行えることを示す.さらに,シミュレーション結果を用いた強化学習時間の短縮法についても調査する.
- 2010-02-25
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
-
徐 蘇鋼
独立行政法人情報通信研究機構
-
徐 蘇鋼
情報通信研究機構
-
徐 蘇鋼
東京大学
-
徐 蘇鋼
情報通信研究機構新世代ネットワーク研究センター
-
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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