機械学習を用いた即時型システムGI/G/s/sの性能評価

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): A Performance Evaluation of Loss Traffic Systems GI/G/s/s by Using Machine Learning

著者名: 二井　克（愛知県立大学 大学院 情報科学研究科），奥田　隆史（愛知県立大学 情報科学部 情報科学科）

著者名(英語): Suguru Nii (Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University), Takashi Okuda (Department of Information Science and Technology, Faculty of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University)

キーワード: IoT (Internet of Things)，即時型システム，機械学習　　IoT (Internet of Things)，Loss Traffic Systems，Machine Learning

要約(英語): Internet of Things (IoT) data processing systems must handle massive and many kinds of data. Hence, it is important for designing IoT data processing systems to evaluate a performance of GI/G/s/s typed systems. The exact solutions of GI/G/s/s typed systems have not been yet developed. Alternatively, we apply a discrete simulation method to evaluate the systems. However, the method spends much time to evaluate the performance with any conditions. In our previous study, we have evaluated a performance of GI/G/s typed systems with infinite capacity by using machine learning. However, we have not evaluated a performance of loss traffic systems (GI/G/s/s typed systems with finite capacity). In this paper, we evaluate a performance of the systems by using machine learning and validate what kind of training data should we use.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.3 （2020） 特集Ⅰ：スマートシステムと計測・制御技術―IoT時代の計測・制御技術―　特集Ⅱ：産業応用をにらんだ高周波システム・電子デバイス・回路・材料技術

本誌掲載ページ: 354-363 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/3/140_354/_article/-char/ja/