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J-GLOBAL ID：202202265693829949   整理番号：22A0457599

再構成可能無線ネットワークのためのAI支援エネルギー効率およびインテリジェントルーティング【JST・京大機械翻訳】

AI-Assisted Energy-Efficient and Intelligent Routing for Reconfigurable Wireless Networks

著者 (5件)： Jiang Dingde (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wang Zhihao (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wang Wenjuan (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Lv Zhihan (School of Data Science and Software Engineering, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Choo Kim-Kwang Raymond (Department of Information Systems and Cyber Security and Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Network Science and Engineering  (IEEE Transactions on Network Science and Engineering)
巻： 9  号： 1  ページ： 78-88  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2435A  ISSN： 2327-4697  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： 5Gのような再構成可能無線ネットワークのためのインテリジェントネットワーク管理は,多くの産業応用にとって重要であり,進行中の研究の主題であった。本論文では,特に実世界シナリオにおいて,正確な要求を満たすために,エネルギー効率優先順位付けとAI理論の両方に基づいて,人工知能(AI)支援エネルギー効率の良い知的ルーティングを提案した。具体的には,ネットワーク知能とサービス品質(QoS)を達成するために,再構成可能無線ネットワークにおけるインテリジェントネットワーク管理のためのルーティング適応度を強化するためにAI理論を使用した。ソフトウェア定義ネットワーキングアイデアを用いて,ネットワークレベル展望からこの目標を達成した。自己意識,自己研究,自己意思決定,および自己構成を容易にするために,著者らは,エネルギー効率的および知的ルーティング問題をマルチ制約最適問題に変換するための数学モデルを構築した。次に,AI支援インテリジェントルーティングアルゴリズムを,動的および適応的にリンクWeighsのために設計し,そしてそれは,最適エネルギー効率の達成を可能にした。著者らのシミュレーションからの知見は,提案したアプローチの可能性を示した。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： 意思決定 ,  *ネットワーク ,  数学モデル ,  *経路選定 ,  人工知能 ,  インテリジェントネットワーク ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： *無線ネットワーク ,  *再構成可能性 ,  サービス品質 ,  産業応用 ,  自己構成 ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 再構成可能 ,  無線ネットワーク ,  AI ,  支援 ,  エネルギー効率 ,  ルーティング