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J-GLOBAL ID：202002253015596696   整理番号：20A0831618

マルチテンシーネットワークスライシングのための確率的資源調整における秘密保存【JST・京大機械翻訳】

Secrecy Preserving in Stochastic Resource Orchestration for Multi-Tenancy Network Slicing

著者 (6件)： Chen Xianfu (VTT Technical Research Centre of Finland) ,  Zhao Zhifeng (Zhejiang University) ,  Wu Celimuge (The University of Electro-Communications) ,  Chen Tao (VTT Technical Research Centre of Finland) ,  Zhang Honggang (Zhejiang University) ,  Bennis Mehdi (University of Oulu)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： GLOBECOM  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： ネットワークスライシングは,一般的な物理的ネットワークインフラストラクチャ上のモバイルユーザ(MUs)から多様なサービスをサポートするための提案技術である。本論文では,物理的RANが計算と通信機能の両方を収容するように調整される,無線アクセスネットワーク(RAN)のみを考慮した。複数のサービスプロバイダ(SP,すなわち,複数のテナント)は,スケジューリングスロットを横切る限られた数のチャネルに対して入札するために互いに競合し,それらの加入者がRANスライスにアクセスする機会を提供することを目的としている。盗聴者はMUsからのデータ伝送を超えている。確率ゲームとして非協力SP間の相互作用をモデル化し,その中でSPの目的はそれ自身の期待される長期支払い性能を最適化することである。Nash均衡解を近似するために,著者らは最初に,チャネルオークション結果を用いて抽象的確率ゲームを構築した。次に,著者らは,意思決定を単純化して,最適抽象制御方策にアプローチするために,深い強化学習ベースの方式を導き出すために,per-SPMarkov決定プロセスを線形に分解した。TensorFlowベースの実験は,提案した方式が3つのベースラインより優れていて,スケジューリングスロットあたりのMUあたりの平均ユーティリティにおいて最良の性能をもたらすことを証明した。Copyright 2020 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： チャネル ,  最適化 ,  線形性 ,  簡素化 ,  意思決定 ,  スケジューリング ,  Nash均衡 ,  通信 ,  基準線 ,  *ネットワーク ,  相互作用 ,  強化学習
準シソーラス用語： サービスプロバイダ ,  無線アクセスネットワーク ,  モバイルユーザ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  資源 ,  秘密 ,  保存