Network Control Using Cognitive Bias

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本研究は、ネットワークの仮想化などより加速する複数制御主体によるネットワーク制御を、ユーザーとのインタラクションも含めて総合的に実現するための制御手法を検討するものである。ヒトは、系統的な誤りを持つことから、そのバイアスを考慮するために、バイアスを含んだ認知のモデルを用いて、ユーザーのモ デル化を行う。制御主体は、このバイアスを持つユーザーに合わせた制御を行う制御を行うことで、制御主体自体もバイアスを持ち、ユーザーの違いから、異なるバイアスを持った複数の制御主体によってネットワーク全体の制御が行われることとなる。本研究では、このバイアスを持った制御主体間の相互作用を設計し、個々のバイアスに影響を受けず、全体として適切な制御を維持できる手法の実現を目指す。2022年度は、2021年度に構築したユーザーのQoEの時間変化モデルでは平均化されていたバイアスの違いを扱うモデルについて構築を行った。本モデルでは、システムから取得された情報をユーザーが状態として記憶し、少数サンプルに基づいた意思決定として、サンプル系列の違いとしてバイアスの違いをモデル化する。また、従来の動画ストリーミングにおけるスループット推定と当該モデルによる少数サンプルによるスループット推定を比較した結果、従来のスループット推定では、目標精度から逆算された必要とされるサンプル以上のサンプルを取得しており、ユーザーモデルに比べて過度に慎重な傾向を持つことが示された。