WEKO3
アイテム
遺伝的アルゴリズムを用いたネットワーク帯域幅割当
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/35025
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/3502568239aa0-5a66-45cc-adf4-41d41f2b8439
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1999 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1999-11-18 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 遺伝的アルゴリズムを用いたネットワーク帯域幅割当 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Bandwidth Allocation using Genetic Algorithms | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻情報解析学分野 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学情報メディア教育研究総合センター情報メディアシステム分野 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻情報解析学分野 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Information and Data Analysis, Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Center for Information and Multimedia Studies, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Information and Data Analysis, Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者名 |
小林, 英博
× 小林, 英博
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著者名(英) |
Hidehiro, Koabyashi
× Hidehiro, Koabyashi
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 大規模なネットワークにおいてはネットワーク資源を効率良く使用するための帯域幅割り当て(andwidth allocatio)が求められるが、割り当て問題は組合せ最適化問題であり高速に最適解を得ることが困難である。この問題に対しMario Gerla[1]らは、平均パケット遅延を目的関数とした解法を提案している。本研究では、Mario Gerla[1]らの平均パケット遅延に基づいた解法を改良し、平均パケット遅延を小さくすると同時に各リンクに対するばらつきを小さくするようなトラフィックの割り当てを行なう多目的最適化を試みる。そこで多目的最適化向けに設計された遺伝的アルゴリズムを適用する。遺伝的アルゴリズムを適用した多目的最適化の解法は数種類考えられているが、パレート最適解を適用して最適解を求める。また、遺伝的アルゴリズムを適用する場合にはパレート最適解を適切に評価・選択することが必要であり、この点に関しての手法を提案する。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Effective bandwidth allocation becomes essential to utilize network resources, espacially in large networks. In allocation problems, it is difficult to obtain optimal solution in reasonable computational cost because they are classified into combinatorial optimization problems. Mario Gerlra et. al[1] proposed an allocation algorithm that minimize the mean packet delay. In this paper, we try to solve a multi-objective optimization problem that minimizes the delay and also minimizes its variance. We employ genetic algorithms with multi-objective selection strategies in order to obtain a sef of Pareto optima. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10116224 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) 巻 1999, 号 94(1999-DPS-095), p. 91-96, 発行日 1999-11-18 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |