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複数の多重技術を組み合わせた全光ネットワークは、多種多様な通信要求を収容する将来のネットワークとして期待されている一方で、デバイス技術に関する研究開発が中心であり、ネットワーク制御に関しては研究課題が多く残されている。本研究では、ネットワークの大域的な需要変動に対応可能な機械学習型周波数資源割当手法を含むシステムアーキテクチャを提案した。ヒューリスティック手法並びに遺伝的アルゴリズムを用いた周波数資源割当手法も合わせて開発を進めた結果、資源競合を避ける学習機構により、光パスの呼損確率を大幅に改善可能であることをシミュレーション評価により明らかにした。
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