Q学習による相互結合網制御の初期検討
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Abstract
一般に相互結合網では、過大な通信負荷がかかるとパケット間の衝突により輻輳を生じてしまう。これによるスループットとレイテンシの著しい性能低下は避けることができない。もし相互結合網へのパケットの投入を適切に抑制することにより、輻輳の発生/成長を制御できるなら、性能低下を防ぎ効率の良い転送が可能になると考えられる。本論文ではこうした観点から相互結合網へのパケット投入を抑制する方式を提案する。強化学習の1手法であるQ学習を用いて、系全体のトラフィックの散らばり度合いから適切な投入タイミングを計れるよう学習させる。一斉同期通信を仮定し、通常性能と比較することで評価した結果を報告する。
Journal
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- 第82回全国大会講演論文集
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第82回全国大会講演論文集 2020 (1), 93-94, 2020-02-20
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Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1050011097135339136
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- NII Article ID
- 170000182075
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- NII Book ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00204910/
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- Text Lang
- ja
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- Article Type
- conference paper
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- Data Source
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- IRDB
- CiNii Articles
- KAKEN