学習論的アプローチによるtcpふくそう制御アルゴリズムの提案と評価

摘要

インターネットにおいてふくそう回避は重要な技術である．TCPは現在，インターネット上におrnける事実上標準のプロトコルの一つとなっているが，帯域を十分に活用できているとはいえない．本研究では，rn機械学習によってふくそうを予測し最適なウインドウサイズを求めるふくそう制御手法を提案する．シミュレーrnションによる評価実験から，提案手法は，帯域の有効利用と従来のTCPも含めた他コネクションとの公平性のrn両立を実現できることが分かった．また，ウインドウサイズの安定化,帯域の変化への対応において，従来法よrnり優れていることが分かった．