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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 1,330 - 1,340 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.9.1330
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본 논문에서는 네트워크 최대 단대단 지연 시간의 최소화를 위한 강화학습 기반 스케줄러를 single agent 환경과 multi agent 환경에서 구현하였다. 강화학습 모델은 double deep Q-network(DDQN)와 prioritized experience replay(PER)를 사용하였다. Multi agent 환경에서는 agent가 정확한 단대단 지연 시간을 알 수 없기에 추정 지연시간을 사용해 상태(state)와 보상(reward)을 구했다. 강화학습 기반 스케줄러의 성능을 확인하기 위해 4가지의 네트워크 토폴러지들을 구현하여 강화학습 기반 스케줄러와 FIFO, round robin(RR), 간단한 heuristic algorithm(HA)들을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 강화학습 기반 스케줄러는 고정적인 패킷 생성 시나리오의 토폴로지들에서 모두 최대 단대단 지연 시간의 최소화를 달성하였고 FIFO, RR은 모두 달성하지 못했으며 HA는 하나의 토폴로지에서 달성하지 못했다. 무작위로 플로우가 생성되는 시나리오에서 강화학습 기반 스케줄러는 FIFO, RR보다 좋은 성능을 보였으나 토폴로지에 따라 HA와 비교하여 같거나 떨어지는 성능을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시뮬레이션 구현 예시
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
R. Denda, A. Banchs, and W. Effelsbert, “The fairness challenge in computer networks,” Int. Wkshp. Quality of Future Internet Serv., Springer, Berlin, hedelberg, 2000. (https://doi.org/10.1007/3-540-39939-9_17)
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M. López-Sánchez, et al., “Latency fairness optimization on wireless networks through deep reinforcement learning,” arXiv preprint arXiv:2201.10281, 2022.
J. Jiang and Z. Lu, “Learning fairness in multi-agent systems,” Advances in NIPS, vol. 32, 2019.
D. Kim, et al., “Adaptive packet scheduling in IoT environment based on Q-learning,” Procedia Comput. Sci., vol. 141, pp. 247-254, 2018. (https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.178)
J. Chen, Y. Wang, and T. Lan, “Bringing fairness to actor-critic reinforcement learning for network utility optimization,” IEEE INFOCOM 2021-IEEE Conf. Computer Commun., 2021, pp. 1-10. (https://doi.org/10.1109/INFOCOM42981.2021.9488823)
M. López-Sánchez, et al., “Latency fairness optimization on wireless networks through deep reinforcement learning,” arXiv preprint arXiv:2201.10281, 2022.
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D. Kim, et al., “Adaptive packet scheduling in IoT environment based on Q-learning,” Procedia Comput. Sci., vol. 141, pp. 247-254, 2018. (https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.178)
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