学習オートマトンによる複数のメトリックに基づく配送経路学習法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-3

グループ名: 【C】平成22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: 2010/09/02

タイトル(英語): A Multi-metric Forwarding Path Learning Method with Learning Automata

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),Fei Qian(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|学習オートマトン|Routing Algorithm|QoS|Reinforcement Learning|Learning Automata

要約(日本語): IP電話や動画配信サービスなどの
アプリケーションに応じた通信品質を保証するためには、
最大遅延や通信帯域などに関する
QoS(Quality of Service)制約を満たす配送経路の発見が重要であると考える。
しかしながら、２種類以上の異なる制約を同時に満たす最適経路の発見は
NP完全問題であることが知られている。
本研究では複数の制約を満たす経路の発見を、
学習オートマトンを利用して行う手法について検討を行った。

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