权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

モバイル分散ネットワークにおける動的コンテンツ配置最適化に関する研究

移动分布式网络中动态内容投放优化研究

基本信息

批准号：
18700073
负责人：
中庭明子
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Osaka Sangyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

情報ネットワーク技術やモバイルコンピューティング技術の発達にともない、インターネットやモバイルコンピューティングが急速に普及し、ネットワークユーザ数が爆発的に増加している。同時に、ネットワークのブロードバンド化にともない、音声や映像など多種多様なコンテンツが提供されるようになる中で、コンテンツビジネスが爆発的に拡大している。このような状況下、サーバに対する過負荷による信頼性の低下や応答時間の増大等の問題が深刻化している。これらの問題の主な解決方法として、負荷分散を目的としたデータベースサーバのミラーリングやコンテンツの重複配置が行われるようになってきており、分散型ネットワークの設計においては、コストと応答時間のトレードオフ、コストと信頼性のトレードオフ等を考慮した上で、コンテンツを最適に配置することが非常に重要な課題となっている。本研究においては、特に近年需要が増しているモバイルネットワークに焦点をあて、モバイル分散環境においてリアルタイム性および信頼性を重視した情報サービスを提供することを目的とし、モバイル分散ネットワークにおける動的コンテンツ配置最適化手法の構築を行う。本研究では、(1)ヒューリスティックアルゴリズムによる周期的コンテンツ配置最適化、(2)知識ベース動的コンテンツ再配置、から成る2相動的コンテンツ配置最適化手法を提案する。本年度の主な実績としては、第1相のヒューリスティックアルゴリズムとしてルールベースファイル配置最適化法の改良を行った。さらに第2相の知識ベース動的コンテンツ再配置について、より現実的なモビリティモデルを導入したシミュレーションプログラムを実装し、シミュレーションを行うことにより、知識ベース動的コンテンツ再配置の有用性を示した。さらに、2相動的コンテンツ配置最適化手法全体をシミュレーションプログラムとして実装し、その有用性を示した。この成果についてはIEEE Transactions of mobile computingへの投稿を準備している。

The rapid spread of information technology and the rapid increase in the number of applications for information technology development At the same time, the development of sound and sound images, a variety of multi-channel information technology to provide the development of sound and sound technology in the development of large and medium-sized. The problems of overload, low reliability and long response time under such conditions are becoming more and more serious. The main solution to this problem is to consider the optimal configuration of the distributed and decentralized network design, including the optimization of response time, reliability, and so on. In this study, the need to increase the number of mobile devices in recent years, focus on the number of mobile devices, focus on the number of mobile devices in a decentralized environment, and focus on the number of mobile devices in a decentralized environment. This study proposes: (1) optimization of the periodic configuration of the system;(2) reconfiguration of the system based on knowledge; and (3) optimization of the configuration of the system based on two-phase dynamics. This year's main performance is to improve the first phase of the optimization method. This paper demonstrates the usefulness of the realignment of the second phase of the knowledge event and the realignment of the knowledge event. This paper shows the usefulness of the two-phase dynamic optimization method for the overall optimization of computer configuration. IEEE Transactions of Mobile Computing