2017 Fiscal Year Research-status Report
トーラス結合網における確率的耐リンク故障経路選択手法の確立
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17K00093
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
金子 敬一 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20194904)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 高信頼システム / ディペンダブルコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
k進n次元トーラスTk,nに対する確率的耐故障経路選択手法に利用可能な制限された大域情報の開発に成功した．この制限された大域情報に基づく確率的耐故障経路選択アルゴリズムについて計算機実験を実施し，データの収集に成功した．データを解析した結果，到達率が向上するとともに，最短経路に近い長さの経路で目的ノードに到達することが大幅に増えたことを確認した．また，研究が当初計画どおりに進まない時の対応のため，確率に基づかない制限された大域情報である経路選択能力に基づく耐故障経路選択アルゴリズムとノード間に中間ノードを共有しない経路をできるだけ多く構成する素な経路選択手法に基づく耐故障経路選択アルゴリズムの両方についての基礎研究を実施し，成果を上げた．具体的には，前者の手法については，トーラスに類似した位相である畳込みハイパーキューブやハイパースターグラフにおける経路選択能力を用いた耐故障経路選択アルゴリズムを開発した．後者に関しては，トーラス，およびトーラスの特殊な形式である，メビウスキューブ，デュアルキューブにおける互いに素な経路を用いた耐故障経路選択アルゴリズムを開発した．また，隣接ノードを目的ノードまでの距離に応じて正しく分類することで，どの程度，耐故障経路選択アルゴリズムの性能が向上するかについても研究を開始し，その対象予定の位相であるスパインドキューブにおける最短経路選択アルゴリズムを開発し，計算機実験を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初の計画どおり，トーラスに対する確率的耐故障経路選択手法に利用可能な制限された大域情報の開発に成功し，計算機実験を実施した結果，到達率向上，経路長の大幅削減に成功していることを確認したため．また，研究が当初計画どおりに進まない時の対応のための代替手法についても，いくつか成果を上げているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画どおり順調に進んでいるので，これをさらに推進する．代替の手法についても当初予定を越えて進捗しているので，こちらについてもさらに研究を継続する．
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| Causes of Carryover |
得られた研究成果を発表する際に，良い国際会議を選んで投稿したので，その開催が次年度となったため．また，研究成果の一部を投稿した論文誌において，平成29年度中に採録となったけれども，その掲載時期が１年後となったため．国際会議に関しては，投稿中であり，採録を待って旅費と参加費（小計：約40万円）に充てる．また，論文誌については，採録決定通知を受けており，公開後論文別刷代（小計：約4万円）に充当する．
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