文献
J-GLOBAL ID:201002221097285534   整理番号:10A0612162

車両のアドホックネットワークに対する分散型強化学習法

Distributed Reinforcement Learning Approach for Vehicular Ad Hoc Networks
著者 (3件):
資料名:
巻: E93-B  号:ページ: 1431-1442  発行年: 2010年06月01日 
JST資料番号: L1369A  ISSN: 0916-8516  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
車両のアドホックネットワーク(VANET)において,AODVの様な汎用アドホックルーティングプロトコルは,車両移動により起こるネットワークトポロジにおける周波数変化のために効率的に動作できない。本稿では,高移動度シナリオにおけるユニキャストアプリケーションに適合した,VANETルーティングプロトコルであるQLAODV(Q学習AODV)を提案した。QLAODVは,ネットワーク状態情報間に対するQ学習アルゴリズムを利用した,分散型強化学習ルーティングプロトコルで,高度な動的ネットワーク環境においてQ学習をリアルタイム法で効率よく動作させるための経路利用可能性をチェックするために,ユニキャスト制御パケットを使用した。QLAODVは,ネットワークトポロジ変更に対し高速に反応する能力をもたらす動的経路変更メカニズムに支持されている。様々な移動性モデルを用いたシミュレーションによるQLAODVの性能分析を報告した。このシミュレーション結果により,QLAODVがVANETにおけるユニキャストアプリケーションを効率的に処理できることを示した。(翻訳著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
移動通信  ,  人工知能  ,  電装品 
引用文献 (28件):
もっと見る
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る