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J-GLOBAL ID：202202228281229096   整理番号：22A0959969

ステートフルNFV可能ゼロタッチ6Gネットワークに対するプロアクティブおよびAoIを意識した故障回復:モデルフリーDRLアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Proactive and AoI-Aware Failure Recovery for Stateful NFV-Enabled Zero-Touch 6G Networks: Model-Free DRL Approach

著者 (6件)： Shaghaghi Amirhossein (School of Engineering, IRIB University, Tehran, Iran) ,  Zakeri Abolfazl (Department of ECE, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Mokari Nader (Department of ECE, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Javan Mohammad Reza (Department of Electrical and Robotics Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrud, Iran) ,  Behdadfar Mohammad (School of Engineering, IRIB University, Tehran, Iran) ,  Jorswieck Eduard A. (Department of Information Theory and Communication Systems, Technical University of Braunschweig, Braunschweig, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Network and Service Management  (IEEE Transactions on Network and Service Management)
巻： 19  号： 1  ページ： 437-451  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2434A  ISSN： 1932-4537  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,ステートフルネットワーク機能仮想化(NFV)可能ネットワークのためのZT-PFRと呼ばれるゼロTouch,深層強化学習(DRL)ベースのProactive Recessmentフレームワークを提案した。この目的のために,資源コストと誤った決定ペナルティを含むネットワークコスト関数を最小化する資源効率の良い最適化問題を定式化した。解決策として,著者らは,ソフトアクター-批評(SAC)および近位-ポリシー最適化(PPO)のような最先端のDRLベースの方法を提案した。さらに,著者らのDRLエージェントを訓練し,試験するために,著者らは,新しい imp迫故障モデルを提案した。さらに,適切な意思決定のために許容できる鮮度レベルでネットワーク状態情報を保つために,イベントとスケジューリングベースの監視の間のバランスを打つために,情報の年齢の概念を適用した。ZT-PFRのためのいくつかのキーシステムとDRLアルゴリズム設計洞察を,著者らの解析とシミュレーション結果から引き出した。例えば,DRLエージェントの構造において長い短期メモリ層から成るハイブリッドニューラルネットワークを用いて,インペンディング故障の時間依存性を捉えた。Copyright 2022 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： 記憶装置 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  意思決定 ,  *故障 ,  最適化問題 ,  スケジューリング ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  費用関数 ,  定式化 ,  ペナルティ ,  エージェント
準シソーラス用語： 故障モデル ,  仮想化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： タッチ ,  6G ,  意識 ,  故障 ,  回復 ,  モデル