2021 Fiscal Year Annual Research Report
大規模情報指向ネットワークのモデル化とプロトコル設計
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19H04104
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
大崎 博之 関西学院大学, 工学部, 教授 (00294166)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 情報ネットワーク / ネットワークアーキテクチャ / 情報指向ネットワーク / 大規模ネットワーク / ネットワークモデル化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度は、2020年度に開発したフローレベルの情報指向ネットワークシミュレータ FICNSIM のさらなる高機能化に取り組むとともに、TCP CUBIC や TCP BBR に代表される、TCP/IP ネットワークのためのトランスポートプロトコルのウィンドウフロー制御方式を情報指向ネットワークに応用した場合に、コンテンツ配送遅延、スループット、パケット損失率等の観点から、どの程度良好な特性が得られるのかを分析した。具体的には、TCP/IP ネットワークで使用される CUBIC、CTCP、HSTCP、Reno、Veno、Illinois といった複数の TCP 輻輳回避アルゴリズムの流体モデルを、フローレベルの ICN シミュレータ FICNSIM で実装した。さらに、数値シミュレーションを通じて、ICN トランスポートプロトコルにおけるこれらの TCP 輻輳回避アルゴリズムの有効性を分析した。また、従来の単一パス型 TCP と複数パス対応 TCP (M-TCP) の両方を記述できる流体モデルを考案するとともに、AIMD 型ウィンドウフロー制御の制御パラメータが、これらのフローのスループットおよびパケット損失率に与える影響を明らかにした。さらに、TCP BBR フローと単一のボトルネックルータの間の動的な相互作用を流体近似を用いて数学的に記述した。具体的には、TCP BBR フローの輻輳ウィンドウおよびその計測値（ボトルネック帯域幅と最小ラウンドトリップ時間）と、TCP BBR の ProbeBW フェーズにおけるボトルネックルータでのパケットキューの数とパケット損失率を離散時間モデルとして記述した。これらに加えて、教師なし機械学習アルゴリズムである Q 学習を AIMD 型ウィンドウフロー制御方式に適用した新たなトランスポートプロトコル Q-AIMD を提案するとともに、その有効性をシミュレーション実験により明らかにした。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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