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J-GLOBAL ID：201802236611474533   整理番号：18A1940225

ネットワーク埋め込み符号化の分散戦略学習とゲーム理論的定式化【JST・京大機械翻訳】

Distributed strategic learning and game theoretic formulation of network embedded coding

著者 (4件)： Esposito Christian (Department of Computer Science at the University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132, 84084 Fisciano, SA, Italy) ,  Castiglione Aniello (Department of Computer Science at the University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132, 84084 Fisciano, SA, Italy) ,  Palmieri Francesco (Department of Computer Science at the University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132, 84084 Fisciano, SA, Italy) ,  Pop Florin (Computer Science and Engineering Department, University Politehnica of Bucharest, Splaiul Independentei 313, Sector 6, 060042 Bucharest, Romania)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 28  ページ： 426-438  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,既存のレガシーシステムを統合し,それらの機能性を強化することを目的としたいくつかの重要な産業プロジェクトにより,インターネット上の信頼できるイベント通知のためのミドルウェアソリューションの需要が増大している。信頼できるイベント通知は,主に再送信により実現され,結果として性能とトラヒック負荷の悪化が生じる。伝統的に,空間冗長性の逆アプローチは,その実装方式の可同調性,スケーラビリティおよび柔軟性問題のために使用されていない。本論文では,これらの問題を解決するために,フォワード誤り訂正(空間冗長性を導入するための平均スキームの一つ)のゲーム理論的定式化を提案した。さらに,ゲームにおける支払い関数の最適定式化に対する分散戦略学習と,経験した損失パターンにおける可能な変動に対する応答における有効適応性を導入した。OMNET++に関する一連のシミュレーションを用いて,この解の品質を証明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *定式化 ,  *学習 ,  品質 ,  *ゲーム理論 ,  *ネットワーク ,  柔軟性 ,  適応性 ,  *ゲーム ,  ミドルウェア ,  冗長性 ,  インターネット
準シソーラス用語： 再送信 ,  機能性 ,  レガシーシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 出版/subscrib読サービス ,  信頼できる事象通知 ,  ゲーム理論 ,  分散戦略学習

分類 (2件)： ゲーム理論  (KA03060T) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 埋め込み ,  符号化 ,  戦略 ,  学習 ,  ゲーム理論 ,  定式化