Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control for VR/AR Content: A Deep Reinforcement Learning Approach

要約

このペーパーでは、拡張現実や仮想現実 (AR/仮想現実) などのデータ集約型アプリケーション向けにマルチパス伝送制御プロトコル (MPTCP) のパフォーマンスを最適化するように設計された効率的なアプローチである、適応型コンテキスト認識型マルチパス伝送制御プロトコル (ACMPTCP) について紹介します。
VR）ストリーミング。
ACMPTCP は、深層強化学習 (DRL) を活用して機敏なエンドツーエンドのパス管理と最適な帯域幅割り当てを行うことで、従来の MPTCP の制限に対処し、多様なネットワーク環境にわたるパスの再調整を容易にします。

要約(オリジナル)

This paper introduces the Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control Protocol (ACMPTCP), an efficient approach designed to optimize the performance of Multi-Path Transmission Control Protocol (MPTCP) for data-intensive applications such as augmented and virtual reality (AR/VR) streaming. ACMPTCP addresses the limitations of conventional MPTCP by leveraging deep reinforcement learning (DRL) for agile end-to-end path management and optimal bandwidth allocation, facilitating path realignment across diverse network environments.

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