(57)【要約】【課題】ＮＷ機器の情報や経路を集中管理及び制御するネットワークにて偶発的に発生する輻輳箇所をリアルタイムにて予測し回避できる、オンライン学習を用いた制御装置及び経路制御方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係る制御装置は、まず、データ集め期間において、あるパスにパケットを転送し、輻輳した時に他のパスに切り換えてパケットを転送し、これを全てのパスについて行ってパス毎に輻輳する状態（どのようなネットワーク状態の時に輻輳するかという情報）を把握する。そして、本制御装置は、これらの情報を教師データとして機械学習を行って関数形を学習する。本制御装置は、本格運用期間において、この関数形を用い、あるルータに入力されたパケットに対して輻輳しないパスを選択する。【選択図】図３
2019140473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク内にある通信機器を一元的に管理する制御装置であって、
前記通信機器間にパケットを転送するパスを設定するパス設定部と、
時間及び前記ネットワーク機器毎に前記ネットワークの状態を表したネットワークの時系列データを引数とし、前記ネットワークにおいて管理するパスが輻輳するか否かを戻り値とする機械学習を行う、前記管理するパスの数だけの学習器と、
前記通信機器に前記管理するパスそれぞれにパケットを転送させて前記時系列データと前記管理するパスが輻輳するか否かの輻輳情報を記憶する記憶部と、
を備え、
前記学習器は、前記記憶部が記憶する前記時系列データと前記輻輳情報を教師データとして関数形を学習し、前記関数形を用いて、前記通信機器から定期的に送られてくる前記時系列データから前記管理するパスが輻輳するか否かを推定し、
前記パス設定部は、前記学習器が輻輳しないと推定したパスを設定する
ことを特徴とする制御装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記パス設定部が設定したパスが輻輳したか否かの輻輳情報を記憶し、
前記教育部は、該輻輳情報を用いて該パスの学習器に関数形を修正させる
ことを特徴とする請求項１記載の制御装置。
【請求項３】
ネットワーク内にある通信機器を一元的に管理する制御装置においてパケットを転送するパスを制御する経路制御方法であって、
全ての前記通信機器間の全てのパスの中から前記ネットワークにおいて管理するパスを取得する前処理手順と、
前記通信機器に前記管理するパスそれぞれにパケットを転送させ、時間及び前記ネットワーク機器毎に前記ネットワークの状態を表したネットワークの時系列データと前記管理するパスが輻輳するか否かの輻輳情報を記憶部に記憶し、前記時系列データを引数、及び前記輻輳情報を戻り値とする教師データを用い、前記管理するパス毎の学習器に関数形を学習させる学習手順と、
前記学習器の前記関数形を用いて、前記通信機器から定期的に送られてくる前記時系列データから前記管理するパスが輻輳するか否かを推定し、前記学習器が輻輳しないと推定したパスを設定する更新手順と、
を行うことを特徴とする経路制御方法。
【請求項４】
前記更新手順で設定したパスが輻輳したか否か輻輳情報を収集して前記記憶部に記憶し、該パスの学習器の関数形を修正する訓練手順をさらに行うことを特徴とする請求項３に記載の経路制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ネットワーク（ＮＷ）全体の経路制御を特定の権威サーバにて集中管理するネットワーク（例えば、ＳＤＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｅｆｉｎｅｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋ））に適用するものであり、各ＮＷ機器から収集した情報から各ＮＷ機器間の経路を定期的に決定する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１〜３では、ＯＳＰＦ（Ｏｐｅｎ  Ｓｈｏｒｔｅｓｔ  Ｐａｔｈ  Ｆｉｒｓｔ）等の既存の経路制御方法を事前に学習し、その動作を模倣することを目的としていた。そのため、偶発的に発生する輻輳箇所を回避するようなパスの設定が困難であった。これに対し、偶発的に発生する輻輳箇所をリアルタイムにて予測し回避する、オンライン学習を用いた経路制御手法が非特許文献４にて提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｎ．  Ｋａｔｏ，  Ｚ．  Ｍ．  Ｆａｄｌｕｌｌａｈ，  Ｂ．  Ｍａｏ，  Ｆ．  Ｔａｎｇ，  Ｏ．  Ａｋａｓｈｉ，  Ｔ．  Ｉｎｏｕｅ，ａｎｄ  Ｋ．  Ｍｉｚｕｔａｎｉ，  “Ｔｈｅ  Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｖｉｓｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ  Ｎｅｔ−ｗｏｒｋ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ：  Ｐｒｏｐｏｓａｌ，  Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ，  ａｎｄ  Ｆｕｔｕｒｅ  Ｐｅｒｓｐｅｃ−ｔｉｖｅ”，  ｉｎ  ＩＥＥＥ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＷＣＭ），  ａｖａｉｌａｂｌｅ  ｏｎｌｉｎｅ，  ｄｏｉ：１０．１１０９／ＭＷＣ．２０１６  ．１６００３１７ＷＣ．
【非特許文献２】Ｚ．  Ｆａｄｌｕｌｌａｈ，  Ｆ．  Ｔａｎｇ，  Ｂ．  Ｍａｏ，  Ｎ．  Ｋａｔｏ，  Ｏ．  Ａｋａｓｈｉ，  Ｔ．  Ｉｎｏｕｅ，  ａｎｄ  Ｋ．  Ｍｉｚｕｔａｎｉ，  “Ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｔｈｅ−Ａｒｔ  Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ：  Ｅｖｏｌｖｉｎｇ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ｔｏｗａｒｄ  Ｔｏｍｏｒｒｏｗｓ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ”，  ｉｎ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｕｒｖｅｙｓ  ａｎｄ  Ｔｕｔｏｒｉａｌｓ，  ｖｏｌ．ＰＰ，  ｎｏ．９９，  ｐｐ．１−１，  ｄｏｉ：１０．１１０９／ＣＯＭＳＴ．２０１７．２７０７１４０
【非特許文献３】Ｂ．  Ｍａｏ，  Ｚ．  Ｍ．  Ｆａｄｌｕｌｌａｈ，  Ｆ．  Ｔａｎｇ，  Ｎ．  Ｋａｔｏ，  Ｏ．  Ａｋａｓｈｉ，  Ｔ．  Ｉｎｏｕｅ，  ａｎｄ  Ｋ．  Ｍｉｚｕｔａｎｉ，  “Ｒｏｕｔｉｎｇ  ｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ？  Ｔｈｅ  Ｐａｒａｄｉｇｍ  Ｓｈｉｆｔ  Ｔｏｗａｒｄｓ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，  ａｖａｉｌａｂｌｅ  ｏｎｌｉｎｅ，  ｄｏｉ：１０．１１０９／ＴＣ．２０１７．２７０９７４２．
【非特許文献４】Ｆ．  Ｔａｎｇ，  Ｂ．  Ｍａｏ，  Ｚ．  Ｍ．  Ｆａｄｌｕｌｌａｈ，  Ｎ．  Ｋａｔｏ，  Ｏ．  Ａｋａｓｈｉ，  Ｔ．  Ｉｎｏｕｅ，  ａｎｄ  Ｋ．  Ｍｉｚｕｔａｎｉ，  “Ｏｎ  ｒｅｍｏｖｉｎｇ  ｒｏｕｔｉｎｇ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ  ｆｒｏｍ  ｆｕｔｕｒｅ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ：  Ａ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  ｔｒａｆｆｉｃ  ｃｏｎｔｒｏｌ”，  ＩＥＥＥ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１７．
【非特許文献５】Ｎ．  ＭｃＫｅｏｗｎ，  Ｔ．  Ａｎｄｅｒｓｏｎ，  Ｈ．  Ｂａｌａｋｒｉｓｈｎａｎ，  Ｇ．  Ｐａｒｕｌｋａｒ，  Ｌ．  Ｐｅｔｅｒｓｏｎ，  Ｊ．  Ｒｅｘｆｏｒｄ，  Ｓ．  Ｓｈｅｎｋｅｒ，  ａｎｄ  Ｊ．  Ｔｕｒｎｅｒ，  “Ｏｐｅｎｆｌｏｗ：  ｅｎａｂｌｉｎｇ  ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｃａｍｐｕｓ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ”，  ＡＣＭ  ＳＩＧＣＯＭＭ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｒｅｖｉｅｗ，  ｖｏｌ．３８，  ｎｏ．２，  ｐｐ．６９−７４，２００８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、非特許文献４は、ＮＷ機器が独立に経路制御を決定するような一般的なネットワークを想定しており、Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｅｆｉｎｅｄ  ＮｅｔｗｏｒｋのようにＮＷ機器の情報や経路を集中管理及び制御するネットワークには適用できない。そこで、本発明は、ＮＷ機器の情報や経路を集中管理及び制御するネットワークにて偶発的に発生する輻輳箇所をリアルタイムにて予測し回避できる、オンライン学習を用いた制御装置及び経路制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、ＯｐｅｎＦｌｏｗを用いたネットワークにおいて、ネットワークの時系列データを、各ルータの経路情報と経路制御を一括で設定する制御装置上に保存し、次の時間における各パスの輻輳状態を学習器にて予測し、輻輳しないパスをＯｐｅｎＦｌｏｗ  ＡＰＩを用いて各ルータに対して設定することとした。
【０００６】
具体的には、本発明に係る制御装置は、ネットワーク内にある通信機器を一元的に管理する制御装置であって、
前記通信機器間にパケットを転送するパスを設定するパス設定部と、
時間及び前記ネットワーク機器毎に前記ネットワークの状態を表したネットワークの時系列データを引数とし、前記ネットワークにおいて管理するパスが輻輳するか否かを戻り値とする機械学習を行う、前記管理するパスの数だけの学習器と、
前記通信機器に前記管理するパスそれぞれにパケットを転送させて前記時系列データと前記管理するパスが輻輳するか否かの輻輳情報を記憶する記憶部と、
を備え、
前記学習器は、前記記憶部が記憶する前記時系列データと前記輻輳情報を教師データとして関数形を学習し、前記関数形を用いて、前記通信機器から定期的に送られてくる前記時系列データから前記管理するパスが輻輳するか否かを推定し、
前記パス設定部は、前記学習器が輻輳しないと推定したパスを設定する
ことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る経路制御方法は、ネットワーク内にある通信機器を一元的に管理する制御装置においてパケットを転送するパスを制御する経路制御方法であって、
全ての前記通信機器間の全てのパスの中から前記ネットワークにおいて管理するパスを取得する前処理手順と、
前記通信機器に前記管理するパスそれぞれにパケットを転送させ、時間及び前記ネットワーク機器毎に前記ネットワークの状態を表したネットワークの時系列データと前記管理するパスが輻輳するか否かの輻輳情報を記憶部に記憶し、前記時系列データを引数、及び前記輻輳情報を戻り値とする教師データを用い、前記管理するパス毎の学習器に関数形を学習させる学習手順と、
前記学習器の前記関数形を用いて、前記通信機器から定期的に送られてくる前記時系列データから前記管理するパスが輻輳するか否かを推定し、前記学習器が輻輳しないと推定したパスを設定する更新手順と、
を行うことを特徴とする。
【０００８】
本制御装置は、まず、データ集め期間において、あるパスにパケットを転送し、輻輳した時に他のパスに切り換えてパケットを転送し、これを全てのパスについて行ってパス毎に輻輳する状態（どのようなネットワーク状態の時に輻輳するかという情報）を把握する。そして、本制御装置は、これらの情報を教師データとして機械学習を行って関数形を学習する。本制御装置は、本格運用期間において、この関数形を用い、あるルータに入力されたパケットに対して輻輳しないパスを選択する。
【０００９】
このように、本制御装置は輻輳するか否かの情報に基づいてパスを選択できるので、偶発的に発生する輻輳箇所をリアルタイムで予測し、他のパスへ切り換えることができる。従って、本発明は、ＮＷ機器の情報や経路を集中管理及び制御するネットワークにて偶発的に発生する輻輳箇所をリアルタイムにて予測し回避できる、オンライン学習を用いた制御装置及び経路制御方法を提供することができる。
【００１０】
本発明に係る制御装置の前記記憶部は、前記パス設定部が設定したパスが輻輳したか否かの輻輳情報を記憶し、前記教育部は、該輻輳情報を用いて該パスの学習器に関数形を修正させることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る経路制御方法は、前記更新手順で設定したパスが輻輳したか否か輻輳情報を収集して前記記憶部に記憶し、該パスの学習器の関数形を修正する訓練手順をさらに行うことを特徴とする。
【００１２】
本制御装置は、本格運用期間中もパケットとそのパスについても輻輳するか否かの情報を収集し、パス毎の関数形の精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、ＮＷ機器の情報や経路を集中管理及び制御するネットワークにて偶発的に発生する輻輳箇所をリアルタイムにて予測し回避できる、オンライン学習を用いた制御装置及び経路制御方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係る制御装置が有する学習器へ入力する情報を説明する図である。
【図２】本発明に係る制御装置の動作を説明する図である。
【図３】本発明に係る経路制御方法を説明するフローチャートである。
【図４】本発明に係る制御装置が制御するパスを説明する図である。
【図５】本発明に係る制御装置を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施例であり、本発明は、以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００１６】
［発明概要］
図５は、本実施形態の制御装置３０１を説明する図である。制御装置３０１は、ネットワーク内にある通信機器を一元的に管理する制御装置であって、
前記通信機器間にパケットを転送するパスを設定するパス設定部１１と、
時間及び前記ネットワーク機器毎に前記ネットワークの状態を表したネットワークの時系列データを引数とし、前記ネットワークにおいて管理するパスが輻輳するか否かを戻り値とする機械学習を行う、前記管理するパスの数だけの学習器１２と、
前記通信機器に前記管理するパスそれぞれにパケットを転送させて前記時系列データと前記管理するパスが輻輳するか否かの輻輳情報を記憶する記憶部１３と、
を備え、
学習器１２は、記憶部１３が記憶する前記時系列データと前記輻輳情報を教師データとして関数形を学習し、前記関数形を用いて、前記通信機器から定期的に送られてくる前記時系列データから前記管理するパスが輻輳するか否かを推定し、
パス設定部１１は、学習器１２が輻輳しないと推定したパスを設定する
ことを特徴とする。
【００１７】
制御装置３０１は、経路制御に機械学習を応用する。本明細書では、機械学習を次のように定義する。関数の引数と戻り値のペアがいくつか与えられているとする。たとえば、ｘを引数、ｙを戻り値とすると、（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），．．．となる。機械学習では、これらを教師データと呼ぶ。機械学習は、近年、注目されているディープニューラルネットワーク等の技術を示しており、教師データから、ｙ＝ｆ（ｘ）の関数形を「学習」する。すると、教師データに含まれないｘ’に対しても、ｙ’＝ｆ（ｘ’）を推定できるようになる。なお、ｘ，ｙはベクトルや行列でもよい。
【００１８】
学習器１２への引数ｘとして、（Ｃ，Ｔ，Ｒ）にて表現するＮＷの時系列データ（多次元ベクトル）を利用する。Ｃ（＝ｃ０，ｃ１，．．，ｃＭ−１）はＮＷの状態ベクトルであり、ＭはＮＷの状態ベクトルの種別数を表す。状態ベクトルは複数の要素から構成され、例えば、状態ベクトルの要素として、ルータのキュー長やパケットの到着数が該当する。Ｔ（＝ｔβ，ｔβ−１，．．，ｔβ−Ｈ＋１）は、ＮＷの状態を観測する時間間隔のベクトルであり、ｔβは、最新（現在）のＮＷの状態を示している。Ｈは任意の自然数であり、関数形を学習するための期間を意味する。Ｒ（＝ｒ０，ｒ１，．．，ｒｉ，．．，ｒＮ−１）は、ＮＷ内のルータの集合を表しており、Ｎ台のルータによって構成されているＮＷを表現している。
【００１９】
これらの情報を束ねた入力情報の例を図１に示す。また、学習器１２の出力ｙは、引数ｘに対して、各ルータに対して設定されているパスが輻輳しているか否かを表現する（０，１）もしくは（１，０）を出力する。輻輳判定は各パス毎に行うため、パスの数だけ学習器１２を用意する。
【００２０】
ＳＤＮの実現形態であるＯｐｅｎｆｌｏｗ（例えば、非特許文献５）を用いたネットワークにて、上記の特徴を持つ学習器１２を用いた経路制御手法の挙動例を図２に示す。ＮＷの時系列データを、各ルータの経路情報及び経路制御を一括で設定する制御装置３０１の記憶部１３に保存し、次の時間（ｔβ＋１）における各パスの輻輳状態を学習器１２にて予測し、輻輳しないパスをＯｐｅｎ−Ｆｌｏｗ  ＡＰＩを用いて、各ルータに対して設定することが制御装置３０１の特徴である。
【００２１】
［制御装置３０１の動作］
図３は、制御装置３０１の動作を説明するフローチャートである。図３の経路制御方法は、ネットワーク内にある通信機器を一元的に管理する制御装置３０１においてパケットを転送するパスを制御する経路制御方法であって、
全ての前記通信機器間の全てのパスの中から前記ネットワークにおいて管理するパスを取得する前処理手順と、
前記通信機器に前記管理するパスそれぞれにパケットを転送させ、時間及び前記ネットワーク機器毎に前記ネットワークの状態を表したネットワークの時系列データと前記管理するパスが輻輳するか否かの輻輳情報を記憶部１３に記憶し、前記時系列データを引数、及び前記輻輳情報を戻り値とする教師データを用い、前記管理するパス毎の学習器１２に関数形を学習させる学習手順と、
学習器１２の前記関数形を用いて、前記通信機器から定期的に送られてくる前記時系列データから前記管理するパスが輻輳するか否かを推定し、学習器１２が輻輳しないと推定したパスを設定する更新手順と、
を行う。
【００２２】
本経路制御方法は、前記更新手順で設定したパスが輻輳したか否か輻輳情報を収集して前記記憶部に記憶し、該パスの学習器の関数形を修正する訓練手順をさらに行う。
【００２３】
本実施形態では、ＯｐｅｎＦｌｏｗを用いて実現されるＳＤＮ上のＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒにて、オンライン学習によってネットワークの輻輳状態を早期に把握し、回避する手法を説明する。
【００２４】
１．前処理フェーズ
前処理フェーズＳ０１は前記前処理手順である。制御装置３０１は、全てのルータ間のパス集合ＰＮ，Ｎ，Ｋを作成する。例えば、制御装置３０１は、各ルータ間の全パスのうち、長さが短い上位ｎ個のパスを取得してもよい。Ｎは制御装置３０１が管理するＮＷ上の全ルータ数、Ｋは各ルータ間のパスの最大数を示しており、各パスはホップ数が短い順にソートされているものとする。ここで、ｐｌ，ｍ，ｋ  （ｌ，ｍ＜Ｎ，ｋ＜Ｋ）は，ルータｌからルータｍへのパスの中で、ｋ番目にホップ数が短いパスを示している。図４は、ルータｒａについてのパス集合の例である。
【００２５】
２．実行フェーズ
実行フェーズＳ０２は、前記学習手順である。制御装置３０１は、前処理フェーズＳ０１で作成したパスの集合から、各ルータ間のパスとして最短パスを設定する（初期設定）。そして、制御装置３０１は、設定したパスでパケットを転送するように各ルータに指示する。以降、後述する更新フェーズＳ０３や訓練フェーズＳ０４にて、当パスが他のパスに変更される。
【００２６】
３．更新フェーズ
更新フェーズＳ０３は、前記更新手順である。制御装置３０１は、各パスのトラフィック情報（ＮＷの時系列データ）を収集するとともに輻輳するパスを記録する。制御装置３０１は、学習器１２を用いてＮＷの時系列データから輻輳しないパスを探して設定する。以下に、トラフィック情報の収集方法とパスの設定方法について具体的に説明する。
【００２７】
３．１  ＮＷの時系列データの収集
制御装置３０１は、ｔｕｐ間隔でパスの遅延時間を検出し、パスの遅延時間が予め設定した閾値を超えるか否かによって輻輳しているか否かを判定する。制御装置３０１は、判定結果を｛ｙ（２）｜（１，０）（０，１）｝の形にて記憶部１３に保存する。例えば、輻輳と判断された場合を（１，０）とし、輻輳してない場合を（０，１）としてを記録する。また、制御装置３０１は、各ルータのキュー長やパケットの到着数等の種別毎のデータを｛ｘ（ｉ）｜ｉ＝１，．．．，ｍ｝として記憶部１３に記録する。なお、パスの遅延時間やルータのキュー長等の情報は、制御装置３０１がｔｕｐ間隔で全ルータから取得できるものとする。
【００２８】
記憶部１３は、これらのデータをｃ種別分及びｈ間隔分だけ集め、Ｄ＝｛（ｘ（ｃ×ｉ×ｈ），ｙ（２））｜ｉ＝１，．．．，ｍ；ｈ＞１｝で表現される情報を学習器１２への入力データと正解データとして保存する。
【００２９】
３．２  パスの設定
制御装置３０１は、ルータｌ∈Ｒからルータｍ∈Ｒ（ｍ≠ｌ）へのパスｐｌ，ｍ，ｋに対応した学習器１２（ＷＭｌ，ｍ，ｋ）を持ち、パス毎に輻輳判定を行う。輻輳と判定した場合、現在設定されているルータｌからルータｍへのパスを更新する。例えば、ｐｌ，ｍ，ｋが輻輳と判定された場合は、ｐｌ，ｍ，（ｋ＋１  ｍｏｄ  ｎ）を新たなパスとして設定する。具体的には、パスｐｌ，ｍ，１が輻輳と判定された場合、制御装置３０１は、次に長い距離のパスｐｌ，ｍ，２を新たなパスとして設定する。また、後述する訓練フェースの場合、制御装置３０１は、輻輳しないと予測されるパスをランダムに設定してもよいし、輻輳と判定されたパスの次に短い又は長いパスを設定してもよい。
【００３０】
４．訓練フェーズ
更新フェーズＳ０４は、前記訓練手順である。制御装置３０１は、全ての学習器１２について関数形を取得した後、ルータから収集した入力データｘ（ｉ）と輻輳判定ｙ（２）（データＤ）を用いて、パスが輻輳するか否かの出力が正確になるよう学習器１２を洗練（関数形を修正）する。つまり、制御装置３０１は、実行フェーズＳ０２から訓練フェーズＳ０４を繰り返すことにより各学習器１２の関数形の精度を向上していく。
【００３１】
５．効果
ＳＤＮ上にて、突発的なトラフィックによる輻輳状態をオンライン学習にて検知・予測し、それを回避するパスを自律的に設定することで、既存のＯＳＰＦ等を用いなくとも、ネットワーク遅延やパケットロス率を削減することができる。また、非特許文献１〜３と同様に、学習器としてディープラーニングを用いることで、対象とするネットワークの規模が大きい場合でも、輻輳を回避する経路制御が可能となる。
【符号の説明】
【００３２】
１１：パス設定部
１２：学習器
１３：記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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