* 본 글은 IRSML: An intelligent routing algorithm based on machine learning in software defined wireless networking 을 읽으며 공부한 내용을 바탕으로 작성함. (출처: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.4218/etrij.2021-0212)
5. CONCLUSIONS
ML routing protocol을 활용한 wireless network 환경 application은 최근 많은 각광을 받고 있다.
다양한 방법의 ML 기법들은 network performance를 향상시키기 위한 routing protocol 개발에 사용될 수 있으며, 본 논문에서는 SDWN에 대해 ML을 적용시켜보았다.
IRSML이라고 명칭하는 ML기반 intelligent routing algorithm은 새로운 route를 발견하기 위해 SL과 RL을 혼합하는 아이디어에서 탄생했다.
SL은 link들의 metric을 예측하기 위해 사용되었고(EED, PBP), routing은 RL 방법을 사용하여 실행된다.
이 논문은 PBP를 저장하기 위해 Q-value를 RL의 fundamental equation에 사용하였고, learning rate 제어를 통해 constraint(EED, QoT)를 보장할 수 있었다.
다양한 simulation으로 IRSML이 기존의 잘 알려진 다른 routing 알고리즘보다 QoT, PDR, network throughput에서 뛰어난 성능을 보여주며, EED에는 영향을 미치지 않는다는 것 또한 입증했다
(각각 평균적으로 PDR 9.5%, throughput 24 Mbit/s , minimum value of SNR 1 dB 가량 개선)
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