複数教師付き学習オートマトンを用いたRIOキューマネージメント方式の改良

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-15

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Improvement of RIO Queue Management Method use Learning Automata with Multi-Teacher Environments

著者名: 長崎 純一(関東学院大学),橋本 潤一郎(関東学院大学),本田 隆(関東学院大学),銭 飛(関東学院大学)

著者名(英語): Nagasaki Junichi(Kanto Gakuin University),Hashimoto Junichiro(Kanto Gakuin University),Honda Ryu(Kanto Gakuin University),Sen Hi(Kanto Gakuin University)

キーワード: 学習オートマトン|RIO|Learning Automata|RIO

要約(日本語): QoSネットワークでは、バッファ滞留量に応じて確率的にパケットを破棄するネットワークキューマネージメント方式としてM-RED(Multi-level Random Early Detection)がある。M-REDではトラフィックの変動やパラメータの設定によって平均キュー長が変わってしまうという問題点がある。本稿ではこの問題を解決するため、複数教師付き学習オートマトンを用いてパラメータを動的に制御する方式を提案する。提案方式では、M-REDの最大閾値と重み係数の変化範囲を決め、それぞれを未知環境に対応させ、輻輳の変動に応じて、確率オートマトンにより、最適の値を決定する。

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