学習オートマトンを用いた確率ルーティングの安定化に関する考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-9

グループ名: 【C】平成25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: 2013/09/04

タイトル(英語): A Study for Stabilization in Probabilistic Routing using Learning Automata

著者名: 鵜根 弘行(広島国際学院大学),池坊繁屋 (広島国際学院大学),銭 飛(関東学院大学)

著者名(英語): Hiroyuki Une(Hiroshima Kokusai Gakuin University),Shigeya Ikebou(Hiroshima Kokusai Gakuin University),Fei Qian(Kanto Gakuin 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): 　通信遅延や通信帯域などの通信品質（Quality of Service）を保証するための方法の一つに、要求された品質を満たす経路を発見する「QoSルーティング」が挙げられる。しかしネットワークの遅延特性が頻繁に変化するネットワークにおいては、要求を満たす経路を発見することが困難である。
　遅延特性が変化するネットワークにおいてQoSルーティングを実現するための方法として、学習オートマトンを利用した確率ルーティングが挙げられる。ところが確率ルーティングでは、負荷の異なる経路に切り替わる際に通信遅延の変動（ジッタ）が発生しやすくなる。ジッタの発生はIP電話や動画配信サービスの品質低下を招く。
　本研究では学習オートマトンによって得られた方策から経路を選択する基準について検討を行い、その結果を元にジッタの発生を抑制する手法について考察する。

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