強化学習による複数のメトリックを考慮したQoSルーティングアルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS3-3

グループ名: 【C】平成21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: 2009/09/03

タイトル(英語): A Multi-metric QoS Routing Algorithm with the Reinforcement Learning Method

著者名: 鵜根 弘行(広島国際学院大学),銭飛 (関東学院大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Hiroyuki Une(Hiroshima Kokusai Gakuin University),Qian Fei(Kanto Gakuin University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: ルーティングアルゴリズム|QoS|強化学習|Q学習|Routing Algorithm|QoS|Reinforcement Learning|Q-learning

要約(日本語): 近年、音声や動画を配信するサービスが増加している。 これらのサービスでは品質を確保するため、低遅延の実時間通信 および通信帯域の保証、すなわちQoS（Quality of Service）が求められている。 通信帯域や低遅延の保証を効率よく行うためには、 遅延などのメトリックに基づくQoS制約条件を満たす通信経路の探索が望ましい。 しかしながら２つ以上のメトリックからなるQoS制約条件を取り扱う場合、 経路の探索はNP完全問題となることが示されている。 本研究では複数のメトリックを考慮した通信経路の探索を行うために、 強化学習を利用したルーティングアルゴリズムを提案する。

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