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Study on Mobile Data 3D Offloading using Deep Reinforcement Learning

Research Project

Project/Area Number 17H01730
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Research Field Information network
Research InstitutionShizuoka University

Principal Investigator

Mineno Hiroshi  静岡大学, 情報学部, 教授 (40359740)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 水野 忠則  愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (80252162)
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2021-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2018: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2017: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Keywordsモバイルネットワーク / データオフローディング / 深層強化学習 / モバイル / オフローディング
Outline of Final Research Achievements

Regarding the evaluation of mobile data 3D offloading aiming at maximizing space utilization efficiency, under what conditions and how the UE should transmit data to appropriately smooth the eNB load, we evaluated applying deep reinforcement learning to network simulation with various condition settings. In addition to the evaluation of transmission rate control models using DQN, we proceeded with the research focusing on the acquisition of effective communication control methods for 5G network slicing management. Based on the design that allocate network resources to one slice by distributed learning using Ape-X, we confirmed it was possible to optimally allocate resources independently of the number of slices by changing the number of agents.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

様々な遅延耐性を持つコンテンツの特性を活かしたモバイル3Dオフローディング手法に対し,時間的,空間的局所性を考慮して空間利用効率の最大化を図る制御手法を深層強化学習によって獲得可能なことを示した.実機での適切な評価が規模的に困難かつ,解析モデルやネットワークシミュレーションによる評価では条件設定やモデル構築を現実に近づけるのが困難な情報ネットワーク研究に対し,深層強化学習適用の効果を検証した意義は大きい.シミュレータによって得られた強化学習結果を基に実機制御を行い,その実機での結果を基に深層学習を段階的に行うスパイラル学習法が今後ますます重要になると考える.

Report

(5 results)
  • 2020 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report
  • 2017 Annual Research Report
  • Research Products

    (28 results)

All 2020 2019 2018 2017 Other

All Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 3 results) Presentation (19 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 3 results) Remarks (1 results) Patent(Industrial Property Rights) (3 results) (of which Overseas: 1 results)

  • [Journal Article] Flexible Resource Block Allocation to Multiple Slices for Radio Access Network Slicing Using Deep Reinforcement Learning2020

    • Author(s)
      Abiko Yu、Saito Takato、Ikeda Daizo、Ohta Ken、Mizuno Tadanori、Mineno Hiroshi
    • Journal Title

      IEEE Access

      Volume: 8 Pages: 68183-68198

    • DOI

      10.1109/access.2020.2986050

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    • Author(s)
      安孫子 悠, 望月大輔, 齊藤隆仁, 片桐雅二, 池田大造, 水野忠則, 峰野博史
    • Volume
      J102-B
    • Issue
      6
    • Pages
      423-434
    • DOI

      10.14923/transcomj.2018MOP0001

    • ISSN
      1344-4697
    • Year and Date
      2019-06-01
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  • [Journal Article] Delay-Tolerance-Based Mobile Data Offloading Using Deep Reinforcement Learning2019

    • Author(s)
      Daisuke Mochizuki, Yu Abiko, Takato Sito, Daizo Ikeda, Hiroshi Mineno
    • Journal Title

      Sensors

      Volume: 19(7):1674 Issue: 7 Pages: 1-16

    • DOI

      10.3390/s19071674

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  • [Journal Article] 空間的オフローディングを用いたモバイルデータオフローディングプロトコルの評価2018

    • Author(s)
      町田 樹, 望月大輔, 安孫子 悠, 大岸智彦, 峰野博史
    • Journal Title

      情報処理学会論文誌

      Volume: 59(1) Pages: 168-178

    • NAID

      170000149175

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    • Journal Title

      ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS)

      Volume: 27(3) Issue: 3 Pages: 1-24

    • DOI

      10.1145/3067664

    • NAID

      120006376300

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      安孫子 悠, 望月大輔, 齊藤隆仁, 片桐雅二, 池田大造, 水野忠則, 峰野博史
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      Scenargie Workshop2018
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  • [Presentation] Deep Reinforcement Leaning-Based Method of Mobile Data Offloading2018

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      Daisuke Mochizuki, Yu Abiko, Hiroshi Mineno, Takato Saito, Daizo Ikeda, Masaji Katagiri
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      11th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU)
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  • [Presentation] ユーザの移動制御を利用したモバイルデータオフローディング手法の提案2018

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    • Organizer
      第80回情報処理学会全国大会
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      電子情報通信学会, モバイルネットワークとアプリケーション研究会(MoNA)
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      http://www.minelab.jp/?p=4682

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    • Inventor(s)
      峰野博史, 安孫子悠
    • Industrial Property Rights Holder
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    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Industrial Property Number
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    • Filing Date
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      峰野博史, 若森和昌, 望月大輔
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    • Filing Date
      2019
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    • Inventor(s)
      峰野博史, 若森和昌, 望月大輔
    • Industrial Property Rights Holder
      峰野博史, 若森和昌, 望月大輔
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Industrial Property Number
      2018-022132
    • Filing Date
      2018
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      2017 Annual Research Report

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Published: 2017-04-28   Modified: 2022-01-27  

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