アナログ型学習オートマトンのチームモデルを用いたHighSpeed TCPの輻輳制御

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-4

グループ名: 【C】平成27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: 2015/08/27

タイトル(英語): Congestion Control of HighSpeed TCP Using An Analog Learning Automaton Team Mode

著者名: 汪 岑(千葉大学),銭 飛(関東学院大学),小圷 成一(千葉大学),岡本 卓(千葉大学)

著者名(英語): Cen Wang(Chiba University),Fei Qian(Kanto Gakuin University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University)

キーワード: 学習オートマトン|チームモデル|HighSpeed TCP|輻輳制御|協力的|Learning Automaton|Team Model|HighSpeed TCP|Congestion Control|Collaborative

要約(日本語): 　インターネットにおいて、今日までに広く使用されているトランスポート層プロトコルはTCP Renoである。しかしながら、回線速度は飛躍的に進化しつつある現在および将来では、速度に反比例して、回線使用率が低下していくことが以前から指摘されている。その緩和策として、HighSpeed TCPが提案されている。
　一方、HighSpeed TCPは、パケットサイズ1500byte、回線速度が10Gbpsを想定して推奨パラメータを設けているので、回線速度を増加した場合や動的な変動した場合、従来TCPと同様に回線使用率が低下して行くことが実験で判明した。
　本論では、従来のHighSpeed TCPにアナログ型学習オートマトンのチームモデルを導入し、回線速度に応じて動的に設定する必要があるパラメータを自動的に設定する方法を試みる。

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