AI学習による経路制御手法、サーバ装置及び経路制御プログラム

Inventor： , , , ,
Applicant, Patent owner： ,
Agent (2)：岡田賢治 , 今下勝博
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2016230507
Publication number (International publication number)：2018088602
Application date： Nov. 28, 2016
Publication date： Jun. 07, 2018
Summary：

【課題】ルータ数が増加した場合であっても、NP困難の問題を解くことなく、最適なパスを現実的な期間で学習可能にすることを目的とする。【解決手段】入口ルータ(s)から出口ルータ(d)までの通信要求を要素(dsd)とする交流行列(D)に対して、ネットワークに含まれる各入口ルータ(s)から出口ルータ(d)までのパス(psd)を学習するのではなく、ネットワークに含まれるルータ(r)ごとに次ホップ(nsdr)を学習する、経路制御方法、パス学習・設定サーバ、経路制御プログラムにおいて、機械学習における出力層に次ホップnsdrを用いているため、機械学習における出力層にパスpsdを用いた場合に比べ、次ホップ導出関数nsdr=fsdr(D)における中間層の素子数を非常に減らすことができる。このため、ルータ数が増加した場合であっても、NP困難の問題を解く必要はない。【選択図】図8

Claim (excerpt)：

ネットワークに含まれるルータの経路を制御する経路制御方法であって、最適パス計算部が、前記ネットワークに含まれるルータの経路における入口ルータ及び出口ルータを対とする教師データ用の通信要求及び最適経路を取得し、最適経路上の各ルータにおける次ホップを、各最適経路について求める次ホップ導出ステップと、関数学習部が、最適経路上の各ルータについて、当該最適経路のときの各ルータの通信要求及び当該最適経路のときの次ホップを教師データに用い、次ホップを求める次ホップ導出関数を学習する関数学習ステップと、次ホップ設定部が、前記ネットワークにおいて発生した通信要求及び当該通信要求の入口ルータ及び出口ルータを取得し、当該通信要求に対する次ホップを、前記次ホップ導出関数を用いて求める次ホップ設定ステップと、を有する経路制御方法。

IPC (2)：

H04L 12/721 , H04L 12/717

FI (2)：

H04L12/721 Z , H04L12/717

F-Term (8)：

5K030GA01 , 5K030HA08 , 5K030HD03 , 5K030KA05 , 5K030LB05 , 5K030LB07 , 5K030MA04 , 5K030MB09

Patent cited by the Patent：

Cited by applicant (1)

経路制御方法、経路制御表作成方法、経路制御表及びルータ
Gazette classification：公開公報 Application number：特願平11-375791 Applicant：株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ

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