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J-GLOBAL ID：202002265069057995   整理番号：20A0831223

動的信頼性を意識したNFVベースサービス提供のための深部強化学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Reinforcement Learning for Dynamic Reliability Aware NFV-Based Service Provisioning

著者 (6件)： Khezri Hamed Rahmani (University of Tehran) ,  Moghadam Puria Azadi (University of Tehran) ,  Farshbafan Mohammad Karimzadeh (University of Tehran) ,  Shah-Mansouri Vahid (University of Tehran) ,  Kebriaei Hamed (University of Tehran) ,  Niyato Dusit (Nanyang Technological University)
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： ネットワーク機能仮想化(NFV)は,ソフトウェア化されたネットワーク機能が商品サーバ上で仮想的に実行される技術に言及されている。このような関数は仮想ネットワーク関数(VNF)と呼ばれる。特定のサービスはVNFの集合から構成されている。これは,新しい設計と実装課題を導入する通信ネットワークにおけるサービス提供のためのパラダイムシフトである。このような課題の一つは,商品サーバの信頼性を考慮した要求サービスの信頼性要件を満たすことである。VNFに商品サーバを割り当てる問題であるNFV配置は,このような状況下で重要になっている。このような問題を解決するために,本論文では,サービスの信頼性要件を考慮したNFV配置問題をモデル化するために,深い再強化学習(Deep-RL)を採用した。導入したモデルの出力は各状態における最適配置を決定する。数値評価は,導入したモデルがネットワーク演算子の性能を著しく改善できることを示した。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： *強化学習 ,  通信網 ,  ネットワーク ,  配置問題 ,  ソフトウェア ,  *信頼性
準シソーラス用語： 最適配置 ,  パラダイムシフト ,  仮想ネットワーク ,  仮想化 , 【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)： 意識 ,  サービス提供 ,  深部 ,  強化学習