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J-GLOBAL ID：201902230906274589   整理番号：19A2091873

中間ボックスのためのバックアップ資源割当の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Backup Resource Assignment for Middleboxes

著者 (4件)： Fujita Risa (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  He Fujun (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Sato Takehiro (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Oki Eiji (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： HPSR  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文は,ミドルウェアのネットワーク機能の生存確率を最大化する最適バックアップ資源割当を発見する問題を解決するための3つのアプローチを提示した。以前の研究において,この問題を解決するための数学モデルを提供しないので,最初のアプローチとして混合整数線形計画法(MILP)問題として問題を定式化した。このMILP問題の定式化には,以前の研究では考慮されていないいくつかの特別なステップが含まれている。MILP問題は,問題サイズが大きくなると,必ずしも実用的な時間では解かれない。次に,著者らは,接続された構成要素の機能の故障確率をバランスさせるアイデアに基づいて,オリジナルのMILP問題の目的を置き換えることによって,2つの発見的アプローチを開発した。数値結果は,著者らの2つの開発した発見的アプローチが,いくつかのケースにおいて従来の発見的アルゴリズムから生存確率を改善し,最適解を得るために比較して計算時間を短縮することを示した。さらに,著者らの開発した発見的アプローチの一つは,特別なケースにおけるオリジナルのMILP問題を解く時間と比較して,より短い計算時間で正確に最適解を提供する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  ミドルウェア ,  CASE ,  発見的方法 ,  *バックアップ ,  数学モデル ,  *資源割付 ,  故障率 ,  定式化 ,  ネットワーク ,  生存率
準シソーラス用語： 最適解 ,  発見的アルゴリズム ,  混合整数線形計画法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ボックス ,  バックアップ ,  資源割当 ,  最適化