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| ■論文No. |
CMN24035 |
| ■ページ数 |
4ページ |
■発行日
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2024/06/10 |
| ■タイトル |
強化学習を用いた仮想ネットワーク埋め込み手法の検討 |
| ■タイトル(英語) |
A consideration of virtual network embedding using reinforcement learning. |
| ■著者名 |
一杉 瑞希(関西大学),平田 孝志(関西大学) |
| ■著者名(英語) |
Mizuki Hitosugi(Kansai University),Kouji Hirata(Kansai University) |
| ■価格 |
会員 ¥440 一般 ¥660 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 通信研究会 |
| ■本誌 |
2024年6月13日-2024年6月14日通信研究会
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| ■本誌掲載ページ |
7-10ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
ネットワーク仮想化|仮想ネットワーク埋め込み問題|強化学習|Ｑ学習|Network Virtualization|Virtual Network Embedded Problems|Reinforcement learning|Q-learning |
| ■要約(日本語) |
本論文では、強化学習を用いた仮想ネットワーク埋め込み問題について議論する。ネットワークの仮想化には実装上の課題があり、その一つに物理リソースの資源割り当て問題である仮想ネットワーク埋め込み問題がある。本論文では仮想ネットワーク埋め込み問題を、強化学習を用いて解くことによって仮想ネットワークのより最適な埋め込みを目指す。 |
| ■要約(英語) |
In this paper discusses the virtual network embedding problem using reinforcement learning. Network virtualization has implementation issues, one of which is the virtual network embedding problem, which is a resource allocation problem for physical resources. This paper aims to solve the virtual network embedding problem using reinforcement learning to achieve more optimal embedding of virtual networks. |
| ■版 型 |
A4 |
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