異種無線ネットワークにおけるネットワーク選択のダイナミクス：進化ゲームアプローチ

次世代無線ネットワークは、複数の無線アクセス技術を統合し、高速無線接続を持つモバイルユーザーにシームレスな移動性を提供します。これにより、ネットワーク選択が重要となる異種無線アクセス環境が生まれ、負荷分散が必要となり、ネットワークの混雑やパフォーマンスの低下を避けることが求められます。我々は、進化ゲーム理論を用いて異種無線ネットワークにおけるネットワーク選択のダイナミクスを研究します。利用可能な無線アクセスネットワークで限られた帯域幅を共有する異なるサービスエリアのユーザーグループ間の競争を動的な進化ゲームとして定式化し、進化的均衡がこのゲームの解決策となると考えます。ネットワーク選択のための二つのアルゴリズム、すなわち、集団進化アルゴリズムと強化学習アルゴリズムを提案します。集団進化に基づくネットワーク選択アルゴリズムは進化的均衡により早く到達できますが、対応するサービスエリア内のユーザーに関する情報を収集、処理、およびブロードキャストするために中央集権的なコントローラーを必要とします。対照的に、強化学習を用いることで、ユーザーはサービスプロバイダーと相互作用しながら徐々に学び、他のユーザーとの相互作用なしにネットワーク選択の決定を進化的均衡に適応させることができます。動的進化ゲームに基づくネットワーク選択アルゴリズムの性能は経験的に調査されます。ゲームモデルから得られた数値結果の精度はシミュレーションを用いて評価されます。