2016 Fiscal Year Research-status Report
高品質リアルタイム通信を可能とする決定論的カオスを用いた経路制御手法の開発
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16K21327
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| Research Institution | Nippon Institute of Technology |
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Principal Investigator |
木村 貴幸 日本工業大学, 工学部, 准教授 (80579607)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 組合せ最適化 / 複雑ネットワーク / ルーティング問題 / 決定論的カオス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究計画では，次数情報とカオスニューロダイナミクスを用いた経路制御手法の提案を目指している．従来の手法では，最短経路が多く集中するハブノードにパケットの混雑が生じてしまい，これがネットワーク全体の混雑へと繋がってしまう．そこでまず，各ノードの次数情報を用いてノード間の距離を決定する経路制御手法を提案した．この手法では，次数が少ないノードほどパケットが多く送信されるため，ハブノードへの送信が回避される．しかし，ハブノードの機能を全く利用しないため，目的地への送信までの経由ノード数が多くなってしまう．これを改善するために，カオスニューロダイナミクスを導入することにより，ハブノードへの送信を適度に行う経路制御手法を実現した．この手法は，カオスニューロンが持つ不応性効果をパケット送信履歴として使用する．これにより，各ノードにおいて，ハブノードへのパケット送信を暫く行っていない場合は，ハブノードへのパケット送信を行う経路制御手法を実現した．また，最短経路情報を用いた従来手法などと比較して，多くのパケットが発生した場合においても，提案手法は高い到着率を保つことを数値実験により確認した．以上の研究成果に関して，2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processingや2016 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applicationsなどの国際会議で発表を行った．また，電子情報通信学会の各大会や研究会，電気学会などで研究発表を行った．また，現在までの成果を学術論文として纏め，学術雑誌への投稿を予定している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，次数情報とカオスニューロダイナミクスを用いた手法を提案し，ノード数が100程度の小規模ネットワークに対して，その性能を評価している．具体的にはまず，現在の経路制御手法の欠点となるハブノードでの混雑発生現象を数値実験により確認し，低次数ノードにパケット送信を優先的に行う手法を提案した．さらに，カオスニューロダイナミクスを用いることにより，ハブノードへのパケット送信を適度に行う手法を提案し，その有効性を数値実験により確認した．今後は，ノード数が1000以上の，大規模ネットワークを対象とした性能評価を行う予定である．また，経路制御手法の評価を進めるとともに，ネットワーク内の存在パケット数に対する，提案手法のパラメータ依存性を調査した．この結果から，動的最適パラメータ決定手法の提案に繋がることを示唆する結果を得ている．
一方で，カオスニューロダイナミクスを用いた手法とは異なり，ネットワーク内のパケット分布に応じて，各ノードのパケット送信先を変化させることを狙った，強化学習を用いた経路制御手法を提案している．これは平成28年度研究計画で予定していた，動的パラメータ決定法の提案を目指した研究課題のひとつである．
以上の研究成果については，電子情報通信学会の各研究会や大会，また，2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processingや2016 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applicationsなどの国際会議で発表を行っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
ノード数が100程度の小規模ネットワークに対しては，決定論的カオスを用いた経路制御手法の有効性を確認している．現実のネットワークはスケールフリー性を有するため，今年度の計算機実験では，ネットワークのトポロジーとしてはスケールフリーネットワークを使用している．しかし，現実のネットワークは，その構造が異なることが報告されている．一例としては，現実のネットワークは高いクラスター係数を有するなどである．そこで今後は，ノード数が1000程度の実ネットワークでの手法の評価を行う．また，経路制御に対する提案手法の有効性を解析するため，複雑ネットワーク理論を用いた有効性の解析を行う．ネットワーク内を流れるパケットの通信経路は，実際のネットワークトポロジーとは異なることが既に報告されている．そこで，平均頂点間距離や中心性などの複雑ネットワーク指標を用いてパケット送信経路を評価する．特に，生成されるグラフは有向グラフとなるため，有向グラフを対象とした解析を行う予定である．これにより，生成された通信網のトポロジカルな性質を調査し，経路生成に対する決定論的カオスの特性を把握する．
さらに，経路制御におけるカオスダイナミクスの効果を確認するため，計算機実験により得られた時系列から，種々のサロゲートデータを生成し，これを用いた手法との性能比較を行うことにより，決定論的カオスの効果を解析する．
本研究計画の効率的な遂行のためにも，研究協力者として代表者の研究室に所属する大学院生の森田雄貴氏と澤出浩幹氏が，数値計算のためのプログラム作成，数値計算，結果に伴う議論などの補助的業務の遂行により本計画に参画する．
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| Causes of Carryover |
申請した研究計画に沿って研究を進めていく上で，必要に応じて研究費を執行した．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究計画に変更はなく，前年度の研究費も含め，当初予定通りの計画を進めていく．
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