@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02009653,
 author = {今田,丈雅 and 福元,徳広 and 宮坂,拓也 and Takemasa Imada and Norihiro Fukumoto and Takuya Miyasaka},
 issue = {8},
 month = {May},
 note = {複数事業者が連携するマルチドメイン光ネットワークでは，機密性の観点から各事業者ドメインの資源可用性情報の共有が制限される場合があり，パス計算効率の低下が課題となる．本研究では，抽象トポロジに基づいて生成された候補経路群に対し，光パスの開通成否のみを観測対象として候補探索順序を逐次学習する，パス単位トンプソンサンプリング（P-TS）方式を検討する．要求到着数を100,000件，呼量を100-160 Erlangとしたシミュレーション評価において，P-TSが代表的なヒューリスティック手法であるKSP-FFよりブロッキング確率が低く，最大で10.62%のブロッキング確率の改善が得られることを確認した．また，平均試行回数についても，上記の要求到着数と負荷条件において，P-TSがKSP-FFよりも回数が抑えられることを確認した．以上より，事業者ドメインがオーケストレータに資源可用性情報を共有しない条件でも，十分な観測データがあればパス単位の逐次学習によるブロッキング確率と平均試行回数の改善が可能であることを示した．, In multi-domain optical networks involving multiple collaborating operators, confidentiality constraints may limit the sharing of intra-domain resource availability, which in turn degrades path computation efficiency. In this study, we investigate a path-based Thompson Sampling (P-TS) approach that sequentially learns the order in which to attempt candidate paths derived from abstract topologies, using only the success or failure of optical path establishment as observable feedback. Simulation results show that, with 100,000 connection requests, P-TS achieves a lower blocking probability than the representative heuristic KSP-FF for offered loads between 100 and 160 Erlang, with a maximum blocking probability reduction of 10.62%. We also confirm that, under the same request volume and load conditions, P-TS requires fewer path setup attempts on average than KSP-FF. These results indicate that, even when operator domains do not expose resource availability information to the orchestrator and only limited feedback is observable, sequential path-based learning can reduce both blocking probability and the average number of setup attempts, provided that a sufficient number of samples are available.},
 title = {マルチプロバイダ光ネットワークにおけるパス計算のための経路選択の逐次最適化手法の検討},
 year = {2026}
}