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J-GLOBAL ID：202202245922984117   整理番号：22A0929193

重いトラヒック負荷を持つ無線メッシュネットワークにおけるQoS保証インテリジェントルーティングのための強化学習【JST・京大機械翻訳】

Reinforcement learning for QoS-guaranteed intelligent routing in Wireless Mesh Networks with heavy traffic load

著者 (3件)： Duong Thuy-Van T. (Faculty of Information Technology, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Binh Le Huu (Faculty of Information Technology, University of Sciences, Hue University, Hue City, Viet Nam) ,  Ngo Vuong M. (Ho Chi Minh City Open University, Ho Chi Minh City, Viet Nam)
資料名： ICT Express  (ICT Express)
巻： 8  号： 1  ページ： 18-24  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3544A  ISSN： 2405-9595  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線メッシュネットワークは,爆発的交通需要で広く適用されている。これは,サービス品質保証における従来のルーティングプロトコルに対する大きな挑戦をもたらす。本論文では,その性能を改善するために,強化学習を用いた重いトラヒック負荷を持つWMNに対するQoS保証インテリジェントルーティングアルゴリズムを提案した。パケット配信率が最高であるように,経路を選択するためのQ学習アルゴリズムに対する報酬関数を構築した。同時に,学習速度係数は,エンドツーエンド遅延の制約を決定するために柔軟に変化する。性能評価は,提案したアルゴリズムが他のよく知られたルーティングアルゴリズムと比較して大幅に改善された性能を有することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  関数 ,  遅れ ,  *経路選定 ,  交通需要 ,  プロトコル ,  性能評価 ,  *強化学習
準シソーラス用語： ルーティングプロトコル ,  Q学習 ,  *サービス品質保証 ,  パケット到着率 ,  *無線メッシュ網 ,  経路選択アルゴリズム ,  エンドツーエンド遅延 ,  報酬関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 強化学習 ,  無線メッシュネットワーク ,  QoS保証ルーティング ,  知的ルーティング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： トラヒック ,  無線メッシュネットワーク ,  QoS保証 ,  ルーティング ,  強化学習