A funcionalidade de pesquisa está em construção.
A funcionalidade de pesquisa está em construção.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

A Nonlinear Approach to Robust Routing Based on Reinforcement Learning with State Space Compression and Adaptive Basis Construction Uma abordagem não linear para roteamento robusto baseado em aprendizado por reforço com compressão de espaço de estados e construção de base adaptativa

Hideki SATOH

  • Exibições de texto completo

    0

  • Cite isto

Resumo:

Um algoritmo de roteamento robusto foi desenvolvido baseado em aprendizado por reforço que utiliza (1) análise de componentes principais ponderada por recompensa, que comprime o espaço de estados de uma rede com um grande número de nós e elimina os efeitos adversos de vários tipos de ataques ou ruídos de perturbação, (2) alocação de índice orientada a atividades, que constrói adaptativamente uma base que é usada para aproximar probabilidades de roteamento, e (3) compressão de espaço recentemente desenvolvida com base em um modelo potencial que reduz o espaço para probabilidades de roteamento. Este algoritmo leva em consideração todos os estados da rede e reduz os efeitos adversos dos ruídos de perturbação. O algoritmo, portanto, funciona bem e as frequências que causam loops de roteamento e caem para um ótimo local são reduzidas, mesmo se a informação de roteamento for perturbada.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.7 pp.1733-1740
Data de publicação
2008/07/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.7.1733
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Problemas Não Lineares

autores

Palavra-chave