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Learning based utility maximization for multi-resource management = 학습 기반 네트워크 만족도 최대화를 통한 멀티 리소스 관리
서명 / 저자 Learning based utility maximization for multi-resource management = 학습 기반 네트워크 만족도 최대화를 통한 멀티 리소스 관리 / Dong-Hoon Lee.
저자명 Lee, Dong-Hoon ; 이동훈
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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8032089

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MEE 18070

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초록정보

The future mobile infrastructure is expected to become a multi-resource environment where various re- sources participate in user's services. Moreover, as users' needs become diversi ed, network manager requires algorithms to allocate resources eciently and fairly. However managing multi-resource envi- ronment is challenge due to time varying nature and complex correlation among service requirement and existing algorithm have shown poor performance in metric like queuing delay. In this paper, we aim to overcome these limitations through learning based algorithm. We modeled the multi-resource manage- ment problem in multi-resource environment with computing/networking resources as utility maximiza- tion problem, and reformulate the problem to appropriate form to apply the reinforcement learning. As a result, the algorithm we proposed can achieve utility optimal without any trade-o parameter and does not cause high queuing delay unlike existing algorithms.

미래 모바일 인프라 환경은 다양한 자원이 사용자의 서비스에 참여하는 다중 자원 환경이 될 것으로 예상되고 있다. 또한 사용자의 요구사항이 다양화 됨에 따라 네트워크 관리자는 자원을 효율적이고 공평하게 할당하는 알고리즘을 필요로 하고 있다. 하지만 다중 자원 환경은 시변하는 특성과 서비스 요구사항 간의 복잡한 상관 관계로 인해 기존 자원 관리 알고리즘들은 대기열 지연과 같은 측면에서 좋지 않은 성능을 보여왔다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 학습 기반 알고리즘을 통해 극복하고자 하였다. 네트워크 자원과 컴퓨팅 자원이 존재하는 환경에서 다중 자원 관리 문제를 네트워크 만족도 최대화 문제로 모델링 하고 강화 학습 기반 알고리즘을 적용할 수 있도록 적절히 문제를 변형 하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 트레이드 오프 변수 없이 최적의 만족도 성능을 달성할 수 있으며, 기존 알고리즘과 달리 높은 대기열 지연을 유발하지 않는다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MEE 18070
형태사항 iii, 22 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 이동훈
지도교수의 영문표기 : Song Chong
지도교수의 한글표기 : 정송
Appendix: A, Backpressure algorithm. - B, Place holder technique.
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부,
서지주기 References : p. 19-20
주제 Network function visualization
network resource management
multi-resource infrastructures
reinforcement learning
네트워크 기능 가상화
네트워크 자원 관리
다중 자원 인프라
강화 학습
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