ネットワークスライシング資源管理のための機械学習:包括的調査【JST・京大機械翻訳】

Han Bin; Schotten Hans D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207256286040 整理番号：22P0001705

ネットワークスライシング資源管理のための機械学習:包括的調査【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning for Network Slicing Resource Management: A Comprehensive Survey

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発行年： 2020年01月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

マルチテナンシーネットワークスライシングの新興技術は,5Gセルラネットワークの本質的特徴として考えられている。それは,ネットワークスライスを新しいタイプの公共クラウドサービスとして提供して,サービス柔軟性を増やして,ネットワーク資源効率を強化した。一方,それはネットワーク資源管理の新しい課題を提起する。機械学習と人工知能技術が広く展開されている最近の過去数年にわたって,多くの様々な方法が提案されてきた。本論文では,ネットワークスライシング資源管理の既存のアプローチに対する調査を提供し,その中で機械学習により果たされる役割を強調した。【JST・京大機械翻訳】

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