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本研究では，稠密に配置された無線LANアクセスポイント（AP）を有効に利用する方法について検討した．具体的には，WWW閲覧やメール送受信，ファイル転送などの古典的なベストエフォート型サービス（Best Effort／以下BE）と，動画閲覧などのストリーミングサービスを一定の帯域を保証して提供するサービス（Guaranteed Bit Rate／以下GBR）を想定し，サービスごとに複数の物理APから構成される仮想APを形成して，GBRサービスの呼損率を目標値以下に抑えながらBEサービスの満足度（効用）を可能な限り向上させる手法を確立した．得られた方式はWi-Fiだけでなくローカル5Gなどの異なる無線システムを含んだ環境にも適用可能であり，普遍性が高い．
最終年度である令和5年度には，前年度までに得られたヒューリスティックアルゴリズムに加えて，機械学習（Q学習）を適用することで更にGBRサービスの呼損率を低減させる手法を提案した．また，APに対するチャネル割り当てについても検討し，IEEE802.11axを想定して，ユーザ数に偏りがある場合には敢えて隣接するAPに同じチャネルを割り当てても全体としてBEサービスの満足度を向上させるアルゴリズムを考案した．更なる発展として，標準／HD／4Kのように段階的に異なる映像品質を有する動画サービスや，セルラーとWi-Fiの同時利用が可能な環境への拡張についても検討した．
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