文献

J-GLOBAL ID：201702238064147316   整理番号：17A1554519

ソフトウェア移動メトロコアネットワークのための機械学習ベース予測を用いた数学的ヒューリスティック【Powered by NICT】

Matheuristic with machine-learning-based prediction for software-defined mobile metro-core networks

著者 (4件)： Alvizu Rodolfo (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan 20133, Italy; Department of Electronics and Circuits, Simon Bolivar University, Caracas 89000, Venezuela) ,  Troia Sebastian (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan 20133, Italy) ,  Maier Guido (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan 20133, Italy) ,  Pattavina Achille (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan 20133, Italy)
資料名： Journal of Optical Communications and Networking  (Journal of Optical Communications and Networking)
巻： 9  号： 9  ページ： D19-D30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2269A  ISSN： 1943-0620  CODEN： JOCNBB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一般に,ヒトは,高度に予測可能な日常動作をルーチンに従った。例えば,日常的に動作し,夜間と週末商業とレクリエーション目的のための場所の選択されたセットを訪問する家庭からの通勤。公共交通による通勤,昼食休止時,夜間で携帯電話の利用が増加している。そのような規則的な挙動は,交通パターンの予測可能な時空間変動を生成する。本論文では,動的光経路選定,ソフトウェア定義モバイル事業者ネットワークにおけるアプリケーションとして実装できる数理計画法メタヒューリスティクス(matheuristic)を導入した。移動都市域・基幹ネットワーク,光ルーティング(と波長)割当最適化問題のオフライン混合整数線形計画法事例を解くことを可能にするにおける潮汐トラヒック変動を予測するための機械学習利用。最適結果は,準最適オンラインルーティング決定を支持するのに使用される。結果は,本オンライン法の有効性を示し,完全なオラクルのような交通予測と最適化問題の解を用いた光経路選定再構成を行うネットワークの挙動はほとんど完全に一致する結果を得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  都市域 ,  応用プログラム ,  交通予測 ,  経路選定 ,  ヒト ,  数理計画法 ,  *機械学習 ,  再構成 ,  最適化問題 ,  *ネットワーク ,  携帯電話
準シソーラス用語： オンライン ,  混合整数線形計画法 ,  メタヒューリスティクス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (7件)： ソフトウェア ,  メトロ ,  コアネットワーク ,  機械学習 ,  予測 ,  数学 ,  ヒューリスティック