研究概要 |
本研究では,マルチキャストに参加するエンドノードのリソース貢献度に応じたインセンティブを支払いながら,全体としても低遅延マルチキャスト木が自律的に構築されるようなインセンティブ配分法およびプロトコルを提案する.本年度はインセンティブを用いて,総遅延の小さくバランスの取れたマルチキャスト配信木を構築するためのアルゴリズムの検討を行なった.また,従来のデータ配信木構築方式に対してどの程度効果があるかを比較するため,それぞれシミュレータに実装し,負担したコストに対して具体的にどれだけのインセンティブを割り当てれば,最も効果的であるかについての検討を行なった. 提案プロトコルでは,参加ノードの総数,各ノードが提供可能な次数(申告出次数),平均遅延などの情報を収集し理想とする低遅延マルチキャスト木モデルを計算する(この木を理想木と呼ぶ).この理想木と各ノードの申告出次数からノードの理想木における位置(理想位置)をソースノードからの遅延として各ノードに提示する.次に,ノードが理想位置に近づくほど,そのノードの獲得インセンティブが増加するようにインセンティブを設定することでノードを理想位置へと誘導する.また,申告出次数に対する実際の提供出次数に応じたインセンティブを配分することで,ノードが積極的に他ノードの接続を受け入れるごとを報償するとともに,空き次数が多いマルチキャスト木が構成されることを抑制する.この結果,低遅延の配信木を自律的に構築させることが可能となる. このプロトコルに対してシミュレーションによる性能評価を行った結果,提案手法により構築されるマルチキャスト木の最大遅延は,最適値に近い最大遅延を実現できる集中型のプロトコルとほぼ同程度に押さえられていることを確認した.
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