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J-GLOBAL ID：201702227306677976   整理番号：17A1653151

マルコフ近似によるネットワーク最適化

Network optimization with Markov approximation

著者 (2件)： 平田孝志 (関西大 システム理工) ,  木村共孝 (東京理大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 262(NS2017 89-110)  ページ： 19-24  発行年： 2017年10月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： マルコフ近似は近年提唱された分散的最適化フレームワークである。これは,ネットワーク内の必要最小限の情報をもとに,時間可逆連続時間マルコフ連鎖を形成するように,各ユーザが独立した振る舞いをすることで,時間経過とともに最適化を行う仕組みである。本稿では,マルコフ近似の概要及びマルコフ近似を適用した幾つかの最適設計の例を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： Markov連鎖 ,  *近似法 ,  *最適化 ,  *通信網 ,  ネットワーク ,  工学 ,  通信技術 ,  モデル
準シソーラス用語： *Markov近似 ,  近似 ,  *ネットワーク最適化 ,  近似解法 ,  動的ネットワーク ,  トラヒックエンジニアリング ,  ネットワークモデル

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

引用文献 (6件)：

• M. Al-Fares, A. Loukissas, A. Vandat, “A scalable, commodity data center network architecture,” in Proc. ACM SIGCOMM, Seattle, WA, Aug. 2008, pp. 63-74.
• S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004.
• M. Chen, S. Liew, Z. Shao, and C. Kai, “Markov approximation for combinatorial network optimization,” in IEEE Transactions on Information Theory, vol. 59, no. 10, pp. 6301-6327, 2013.
• K. Hirata and M. Yamamoto, “Data center traffic engineering using markov approximation,” in Proc. the 31st International Conference on Information Networking (ICOIN 2017), Da Nang, Vietnam, Jan. 2017.
• T. Kimura, K. Hirata, and M. Muraguchi, “Dynamic access-point selection method using markov approximation,” in Proc. the 31st International Conference on Information Networking (ICOIN 2017), Da Nang, Vietnam, Jan. 2017.

タイトルに関連する用語 (2件)： 近似 ,  ネットワーク最適化