強化学習を用いた仮想ネットワーク埋め込み手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN24035

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2024/06/10

タイトル(英語): A consideration of virtual network embedding using reinforcement learning.

著者名: 一杉 瑞希(関西大学),平田 孝志(関西大学)

著者名(英語): Mizuki Hitosugi(Kansai University),Kouji Hirata(Kansai University)

キーワード: ネットワーク仮想化|仮想ネットワーク埋め込み問題|強化学習|Ｑ学習|Network Virtualization|Virtual Network Embedded Problems|Reinforcement learning|Q-learning

要約(日本語): 本論文では、強化学習を用いた仮想ネットワーク埋め込み問題について議論する。ネットワークの仮想化には実装上の課題があり、その一つに物理リソースの資源割り当て問題である仮想ネットワーク埋め込み問題がある。本論文では仮想ネットワーク埋め込み問題を、強化学習を用いて解くことによって仮想ネットワークのより最適な埋め込みを目指す。

要約(英語): In this paper discusses the virtual network embedding problem using reinforcement learning. Network virtualization has implementation issues, one of which is the virtual network embedding problem, which is a resource allocation problem for physical resources. This paper aims to solve the virtual network embedding problem using reinforcement learning to achieve more optimal embedding of virtual networks.

本誌: 2024年6月13日-2024年6月14日通信研究会

本誌掲載ページ: 7-10 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 563 Kバイト