| 研究課題/領域番号 |
16K18109
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
張 成 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (40755089)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | mobile offloading / MDP / operators / reinforcement learning / mobile users / mobile data offloading / wireless LAN / deep Q-network, DQN / Markov decision process / データオフロード / ネットワーク経済性 / ゲーム理論 / 情報通信工学 / スマートフォン |
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| 研究成果の概要 |
セルラネットワークの容量が足りない問題を解決する為に、本研究はモバイルデータオフロードという手法を提案しました。まず、ネットワーク側の観点から、複数モバイルネットワーク事業者のモバイルデータオフロードの問題を考察した。次に、モバイルユーザの視点からWi-Fiオフロード問題を検討した。ユーザの移動パターンが事前にわかっていると仮定し、ユーザのコストを最小化するために、ユーザのオフロード戦略を明らかにした。そして、ユーザユーザの移動パターンは未知であると仮定する。ユーザのオフロード戦略を深い強化学習に基づく方法で解明した。
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