KR0175610B1 - How to set up traffic route in communication network - Google Patents
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Abstract
본 발명은 통신망에서 두 노드간의 트래픽 경로 설정 방법에 관한 것으로, 최적 경로를 계산하는데 흥분성과 억제성 연결을 가진 신경 회로망을 이용하여 적은 횟수의 반복 계산으로 최적 경로를 쉽게 찾으며, 또한 연결 배열의 교차 배열을 이용하여 역방향 연결을 표현할 수 있으므로 두 노드간의 양방향의 대역폭이 다른 경우에도 표현과 계산이 가능하며, 최적 경로를 찾을 수 있는 트래픽 경로 설정 방법을 제공하기 위하여, 상기 통신망에서 각 노드간의 대역폭을 이용하여 연결 배열을 산출한 후에 대역폭을 요구하면 두 노드간에 대역폭을 할당할 수 있도록 수정된 연결 배열을 계산하는 제1단계(31 내지 33); 연결을 촉진(흥분)시키는 양의 값과 연결을 억제시키는 음의 값을 가진 흥분억제성 연결 배열을 계산하는 제2단계(34); 및 초기 제어 벡터를 산출한 후에 일정값에 수렴할 때까지 다음 제어 벡터를 반복 계산하여 최적 경로를 산출하는 제3단계(35 내지 38)를 포함하여 전체적인 계산량이 많이 줄어들고, 두 노드간의 대역폭이 양방향 서로 다른 경우에도 적용할 수도 있는 효과가 있다 .The present invention relates to a method for establishing a traffic path between two nodes in a communication network. The present invention relates to a method for establishing an optimal path, and easily finds an optimal path by using a small number of iterations by using neural networks having excitatory and inhibitory connections. Since the reverse connection can be represented by using an array, even when the bidirectional bandwidths between the two nodes are different, they can be expressed and calculated, and in order to provide a traffic route setting method for finding an optimal path, A first step (31 to 33) of calculating a modified connection arrangement to allocate bandwidth between two nodes if bandwidth is required after calculating the connection arrangement using the first connection arrangement; A second step 34 of calculating an excitatory link arrangement having a positive value for promoting (exciting) the connection and a negative value for inhibiting the connection; And a third step (35 to 38) of calculating the optimal path by iteratively calculating the next control vector until it converges to a predetermined value after calculating the initial control vector, and the overall calculation amount is greatly reduced, and the bandwidth between the two nodes is bidirectional. There are also effects that can be applied in different cases.
Description
제1도는 본 발명을 설명하기 위한 통신망의 일 예시도.1 is an exemplary diagram of a communication network for explaining the present invention.
제2도는 제1도의 통신망에 대한 연결 배열도.2 is a connection arrangement diagram for the communication network of FIG.
제3도는 본 발명에 따른 흐름도.3 is a flow chart according to the present invention.
본 발명은 통신망에서 두 노드간의 트래픽 경로 설정 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a traffic routing method between two nodes in a communication network.
경로는 통신망의 주된 자원인 대역폭을 최적으로 활용할 수 있도록 설정되어야 한다.The path should be set up to optimally utilize the bandwidth, which is the main resource of the network.
종래에는 통신망에서 두 노드간의 경로를 찾기 위하여 노드간의 연결 상태를 모드 조사하고 두 노드간을 연결하는 경로들을 찾은 다음에 그들 경로중에서 가장 최적이 어느 것인가를 찾는다.Conventionally, in order to find a path between two nodes in a communication network, a mode investigation of a connection state between nodes is performed, paths connecting two nodes are found, and then, which one is most optimal among those paths.
예를 들어, 16개의 노드로 구성된 통신망에서 각각의 노드는 인접한 4개의 노드와 직접 연결되어 있다고 가정하고, 출발 노드에서 도착 노드와 연결되는 경로를 찾는다고 하면, 먼저 출발 노드와 직접 연결된 4개의 노드 각각에 대해 연결된 노드를 찾는다. 그리고, 연결된 노드와 계속 연결되는 다른 노드를 또 찾는다. 도착 노드가 연결되는 경로를 찾을때까지 이상의 작업을 반복한다. 출발 노드와 도착 노드간에 5개의 통과노드를 거친다고 하면, 46=4096 경우에 대한 연결을 찾아야 도착 노드로 연결되는 경로들을 찾을 수 있다. 그리고, 이들 경로에서 최적 경로를 찾는다.For example, suppose that in a 16-node network, each node is directly connected to four adjacent nodes, and if the node finds a route from the departure node to the destination node, the first four nodes are directly connected to the departure node. Find the connected nodes for each. It then finds another node that is still connected to that node. Repeat the above steps until the destination node finds a route to it. If we go through five passing nodes between the departure node and the arrival node, we need to find the connection for the case of 4 6 = 4096 to find the paths to the arrival node. Then, find the optimal path from these paths.
상기와 같은 종래의 경로 설정 방법은 계산량이 많으며, 찾은 경로중에서 최적 경로가 어느 것인지를 또다시 결정하여야 하는 단점을 가지고 있다.The conventional path setting method as described above has a disadvantage in that a large amount of calculation is required and the optimum path is again determined among the found paths.
그리고, 신경 회로망을 이용하여 최적 경로를 찾는 종래의 방법에서는 노드간의 연결 대역폭을 배열로 표현하고, 출발 노드과 도착 노드 그리고 통과 노드들을 각각 제어 벡터로 표현하여 손실이 최소가 되는 제어 벡터를 찾는다.In the conventional method of finding an optimal path using neural networks, the connection bandwidth between nodes is expressed in an array, and the starting node, the arriving node, and the passing nodes are represented as control vectors, respectively, to find a control vector having a minimum loss.
상기와 같은 신경망을 이용한 종래의 경로 설정 방법은 반복 계산으로 최적의 경로를 찾을 수는 있으나 반복 계산이 수십 또는 수백 회가 되는 등 계산량이 많고, 연결된 노드간의 양방향 대역폭이 같아야 하는 문제점이 있었다.In the conventional path setting method using the neural network as described above, the optimal path can be found by iterative calculation, but there is a problem that the amount of calculation is large, such that the iteration is repeated tens or hundreds of times, and the bidirectional bandwidth between connected nodes must be the same.
상기 제반 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 최적 경로를 계산하는데 흥분성과 억제성 연결을 가진 신경 회로망을 이용하여 적은 횟수을 반복 계산으로 최적 경로를 쉽게 찾으며, 또한 연결 배열의 교차 배열을 이용하여 역방향 연결을 표현할 수 있으므로 두 노드간의 양방향의 대역폭이 다른 경우에도 표현과 계산이 가능하여 최적 경로를 찾을 수 있는 트래픽 경로 설정 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention devised to solve the above problems, the neural network with excitability and inhibitory connection to calculate the optimal path easily finds the optimal path by repeating a small number of times, and also by using the cross array of connection array The purpose of the present invention is to provide a traffic routing method for finding an optimal path by expressing and calculating even when the bidirectional bandwidth between two nodes is different because the reverse connection can be represented.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 일반적인 통신망에 적용되는 트래픽 경로 설정 방법에 있어서, 상기 통신망에서 각 노드간의 대역폭을 이용하여 연결 배열을 산출한 후에 대역폭을 요구하면 두 노드간에 대역폭을 할당할 수 있도록 수정된 연결 배열을 계산하는 제1단계; 연결을 촉진(흥분)시키는 양의 값과 연결을 억제시키는 음의 값을 가진 흥분억제성 연결 배열을 계산하는 제2단계; 및 초기 제어 벡터를 산출한 후에 일정값에 수렴할 때까지 다음 제어 벡터를 반복 계산하여 최적 경로를 산출하는 제3단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention, in the traffic path setting method applied to a general communication network, if the bandwidth is required after calculating the connection arrangement using the bandwidth between each node in the communication network can allocate bandwidth between the two nodes Calculating a modified array of connections to be modified; Calculating an excitatory link arrangement having a positive value for promoting (exciting) the connection and a negative value for inhibiting the connection; And a third step of calculating the optimal path by iteratively calculating the next control vector until the initial control vector is converged to a predetermined value.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 일실시예를 상세힐 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an embodiment according to the present invention;
제1도는 본 발명을 설명하기 위한 통신망의 일예시도이고, 제2도는 제1도의 통신망에 대한 연결 배열도이며, 제3도는 본 발명에 따른 흐름도이다.1 is an exemplary view of a communication network for explaining the present invention, FIG. 2 is a connection arrangement diagram for the communication network of FIG. 1, and FIG. 3 is a flowchart according to the present invention.
본 발명에서는 주어진 대역폭에서 최적 경로를 찾는데 흥분성과 억제성 연결을 가진 신경 회로망을 이용한다. 억제성 연결이란 서로 연결되지 않은 두 노드간의 대역폭을 0으로 간주하지 않고 음의 값을 가진 연결로 처리한다. 억제성 연결을 추가한 신경 회로망은 적은 횟수의 반복 계산으로 최적 경로를 쉽게 찾아간다. 또한, 연결 배열의 교차 배열을 이용하면 역방향 연결을 표현할 수 있으므로 두 노드간의 양방향의 대역폭이 다른 경우에도 표현과 계산이 가능해진다.The present invention uses neural networks with excitatory and inhibitory connections to find the optimal path at a given bandwidth. Suppressive connections are treated as negative connections without considering the bandwidth between two non-connected nodes as zero. Neural networks with inhibitory connections easily find the optimal path with a small number of iterations. In addition, the use of a cross array of connection arrays can be used to represent reverse connections, so that even when the bidirectional bandwidths between two nodes are different, they can be represented and calculated.
먼저, 제1도와 같은 간단한 통신망의 예를 들어본다. 각 노드간의 통신에 사용할 수 있는 통신 용량인 대역폭은 제2도와 같다. 이때, 노드 i와 노드 j간의 대역폭을 cij라 하면, 각 노드간의 대역폭은 J × J 크기의 연결 배열 C-[ cij]로 표현된다. 그리고 , 제1도의 통신망은 다음과 같이 표현된다.First, an example of a simple communication network as shown in FIG. Bandwidth, which is a communication capacity that can be used for communication between nodes, is shown in FIG. In this case, when the bandwidth between the node i and the node j is c ij , the bandwidth between each node is represented by a connection array C- [c ij ] having a size of J × J. And, the communication network of FIG. 1 is expressed as follows.
상기 식(1)에서는 두 노드간의 대역폭으로 양방향에 대해 각각 다른 값을 가질 수 있다. 연결 배열은 임의의 노드가 다른 노드와 어떻게 여결되느냐는 것을 나타내는 것으로, 통신망 구성을 뜻하며, 연결 요구에 따라 경로 계산에 사용된다.In Equation (1), the bandwidth between two nodes may have different values for both directions. The connection arrangement indicates how an arbitrary node connects with other nodes. It refers to a network configuration and is used to calculate a path according to a connection request.
직접 연결하지 않은 두 노드를 연결하는 경로상에서 K 개의 링크를 거친다고 하면, 두 노드간의 경로는 J 개의 요소를 갖는 K 개의 링크를 표현하는 제어 벡터 Uk (l)로 표현된다. 여기에서l은 최적 경로를 계산하기 위하여 반복 계산을 할 때 연산이 반복 횟수를 뜻하고,k는 K 개의 링크에서k번째 링크임을 뜻한다. 제어 벡터의 각 요소는k번째 링크상에서 해당 노드를 통과할 확률을 뜻하며, 각 요소값의 합은 1이 된다. 예로 Uk (l)r=[0, 0.3, 0.7, 0, 0, 0]인 제어 벡터는k번째 경로에서 2번 노드를 거칠 확률이 0.3이며, 3번 노드를 거칠 확률이 0.7임을 나타낸다. 여기에서 T는 교차 벡터(tranpose vector)를 뜻한다. 연결 배열과 제어 벡터의 곱은 제어 벡터에 있는 각 노드에서 다음 노드로 연결될 기대값이 된다.Suppose K links on a path connecting two nodes that are not directly connected, the path between the two nodes is represented by a control vector U k (l) representing K links having J elements. Here l is the operation when the iterative calculation is to calculate the best route means the number of repetitions and, k means the k-th link is in the K links. Each element of the control vector represents the probability of passing the node on the k- th link, and the sum of each element value is 1. For example, a control vector with U k (l) r = [0, 0.3, 0.7, 0, 0, 0] indicates that the probability of crossing node 2 in the k- th path is 0.3 and the probability of crossing node 3 is 0.7. Where T stands for tranpose vector. The product of the concatenation array and the control vector is the expected value to be concatenated from each node in the control vector to the next.
사용자의 요구에 의해 두 노드를 연결하는 통신 대역폭을 할당받고자 할 때, 노드들가의 연결 대역폭은 요구 대역폭보다 커야만 연결이 가능하다. 따라서, 연결 요구의 대역폭 크기에 따라 연결 가능한 경로가 달라진다. 한 노드에서 다른 노드로 u0의 대역폭을 할당받고자 하면, 각 노드간의 연결에 u0를 할당할 수 있는 연결을 나타내는 수정된 연결 배열 C'를 구하여야 한다. 따라서, 연결 배열의 각 요소 cij가 요구 대역폭 u0보다 작을 때는 연결될 수 없으므로 그 요소를 0으로 하는 수정된 연결 배열 C'를 계산한다. 즉, C'의 각 요소를 cij라 하면,In order to be allocated a communication bandwidth connecting two nodes at the request of a user, the connection bandwidth between the nodes is larger than the required bandwidth for connection. Therefore, the connectable path varies according to the bandwidth size of the connection request. In order to allocate u 0 bandwidth from one node to another node, a modified connection array C 'representing a connection capable of allocating u 0 to each node must be obtained. Therefore, since each element c ij of the concatenation array cannot be concatenated when the required bandwidth u 0 is smaller, a modified concatenation array C 'is calculated. That is, if each element of C 'is called c ij ,
와 같이 계산한다. 따라서, C'는 u0크기의 대역폭 할당이 가능한 노드들의 연결을 표현하는 수정된 연결 배열이 된다. 제1도의 통신망에서 u0로 16이 요구될 경우에 수정된 연결 배열 C' 는 다음과 같이 된다.Calculate as Thus, C 'is a modified connection arrangement representing the connection of nodes capable of allocating bandwidth of u 0 . When u 0 to 16 are required in the communication network of FIG. 1, the modified connection arrangement C 'becomes as follows.
신경 회로망을 이용하여 두 노드간의 경로를 찾기 위해서는 수정된 연결 배열 C'를 학습된 데이타로 사용한다. 즉, 이 배열을 사용하면 하나의 노드에서 u0이상의 대역폭으로 연결되는 다음 노드를 구할 수 있다. 또한, 그 노드가 연결되는 이전 노드도 구할 수 있다. 예를 들어 노드 1에서 3으로 또 3에서 4로 연결된다고 하면, 노드 3의 다음 노드는 노드 4이고 이전 노드는 노드 1이다.To find the path between two nodes using neural network, we use the modified connection array C 'as the learned data. In other words, using this array, we can find the next node that is connected with a bandwidth greater than u 0 in one node. Also, the previous node to which the node is connected can be obtained. For example, if nodes 1 to 3 and 3 to 4 are connected, the next node of node 3 is node 4 and the previous node is node 1.
연결 배열과 제어 벡터의 곱은 다음 노드로 연결될 기대값인데, 다음 경로 계산에서 제어 벡터로 사용된다. 즉, 다음 경로를 위해 계속 반복 연산됨을 뜻한다. 신경 회로망을 이용하면 이의 반복 연산에서, 연결이 잘 되는 노드의 기대값은 더 높도록 촉진되고, 연결이 잘 안돼는 노드의 기대값은 더 낮도록 억제된다. 따라서, 반복 연산으로 연결할 수 있을 것인지 아닌지를 점점 더 명확히 구분할 수 있게 된다.The product of the concatenation array and the control vector is the expected value to be connected to the next node, which is used as the control vector in the next path calculation. This means that it will continue to iterate for the next path. Using neural networks, in its iterative operation, the expected value of a well-connected node is promoted to be higher and the expected value of a poorly-connected node is suppressed to be lower. Thus, it becomes increasingly clear whether it is possible to connect with iterative operations or not.
연결 배열의 각 요소인 양의 값의 대역폭은 제어 벡터의 반복 계산에서 노드의 연결 확률을 촉진시킨다. 그러나, 0의 값을 가진 대역폭은 제어 벡터를 억제시키지 못하므로 0대신 음의 값을 가지는 연결 배열이 되도록 수정이 필요하다. 연결 배열의 각 요소는 노드간의 할당 대역폭을 나타내는 것이므로 의미상으로는 음의 값은 불가능하나 연결을 억제한다는 표현으로 음의 값을 사용하는 것이다.The positive bandwidth of each element of the concatenation array facilitates the concatenation probability of the nodes in the iterative calculation of the control vectors. However, since a bandwidth with a value of zero does not suppress the control vector, it needs to be modified to be a concatenated array with a negative value instead of zero. Since each element of the connection array represents the allocated bandwidth between nodes, a negative value is semantically impossible, but a negative value is used to express the connection suppression.
직접 연결되지 않은 두 노드간의 대력폭을 음의 값인 -v0라 하면, v0를 구하는 방법은 다음과 같다. 어느 한 노드에서 다른 노드로 직접 연결되는 평균 개수가 nu개라 하면, 그 노드에서 임의로 nu개의 노드로 연결할 경우에 그 대역폭의 평균값은 0 이 되도록 한다. 이것은 랜덤한 연결에 대해서도 촉진시키지도 억제시키지도 않기 위해서이다. 따라서, 연결 배열 C'에서 Nu개의 연결 요소가 양수이고, Nv개의 연결 요소가 0이라 하고, 각 요소값의 총합을 Ct라 하면,If the force between two nodes that are not directly connected is -v 0 , which is a negative value, then v 0 can be calculated as follows. If the average number of direct connections from one node to another node is n u , the average value of the bandwidth is 0 when the node arbitrarily connects to n u nodes. This is to neither accelerate nor suppress random connections. Therefore, if N u connecting elements in the associating array C 'is positive, N v connecting elements is 0, and the sum of each element value is C t ,
가 된다. 연결되지 않은 경로를 나타내는 배열을 Cv라 하면, 제1도의 통신망 예에서 Cv는,Becomes When the sequence shown unconnected path C v d, v C in the network of FIG. 1 example,
와 같이 표현된다. 그러면, 다시 수정된 연결 배열 F는,It is expressed as Then, the modified linking array F is
가 되며, 각 요소는 양의 값이나 음의 값을 가진다. 배열 F에서 양의 값을 가진 요소는 연결을 촉진(흥분)시키고 음의 값을 가진 요소는 연결을 억제시키므로, 배열 F는 흥분억제성 연결 배열이 된다. 따라서, 연결 배열과 제어 벡터의 곱인FU k-1 (l-1) 은 k 번째 링크의 연결 기대값이 된다.Each element has a positive or negative value. Array F is an excitatory concatenation array, since positive elements in array F promote (excitate) the connections and negative elements suppress connections. Therefore, FU k-1 (l-1), which is the product of the connection array and the control vector, becomes the connection expectation of the k-th link.
그러나, 이것은 이전 링크에서 현재 링크로 연결되는 관계만을 표현한 것이다. 경로상의 한 노드는 이전 링크의 노드와 연결되고 또한 다음 링크의 노드와 연결된다. 따라서,k번째 링크의 노드의 연결 관계를 구하려면, 이전 링크인k-1 번째 링크에서 다음으로 연결되는 노드 연결 관계와,k+1 번째 링크에서 그 이전에 어떠한 연결 관계를 가지는가를 표현하는 관계를 다 구하여야 한다.However, this represents only the relationship from the previous link to the current link. One node on the path is connected to the node of the previous link and also to the node of the next link. Therefore, in order to obtain the connection relationship between the nodes of the kth link, the relationship representing the node connection relationship connected from the previous link, the k -1th link to the next, and the relationship representing the connection relationship before the k + 1th link, and so on Must be obtained.
다음 링크에서 이전 링크로 연결되는 관계를 구하려면, 경로 진행의 반대 방향(reverse direction)을 나타내는 역방향 흥분억제성 연결 배열이 필요하다. 역방향 흥분억제성 연결 배열은 순방향(forward direction) 흥분억제성 연결 배열 F 의 교차 배열(transpose matrix) FT로 구해진다. 즉, 연결 배열의 교차 배열은 현재 링크에 대한 이전 링크와의 연결 관계를 나타내는 배열이다. 따라서, 양방향 모두를 고려한 기대값은와 같이 표현된다.To find the relationship from the next link to the previous link, we need a reverse excitable connection arrangement that represents the reverse direction of the path progression. The reverse excitatory coupling arrangement is determined by the transpose matrix F T of the forward direction excitatory coupling arrangement F. In other words, the cross array of the connection arrays is an array representing the connection relationship with the previous link for the current link. Therefore, the expected value considering both directions It is expressed as
이상의 요소들을 고려하여 새로운 제어 벡터를 산출하는 식은 다음과 같다.The equation for calculating a new control vector in consideration of the above factors is as follows.
여기에서, NORM[.]은 벡터U k (l) 을 정규화하여 각 요소의 합이 1이 되도록 하는 함수이다. 제어 벡터는 확률을 나타내기 때문에 모든 요소의 합이 1이어야 하기 때문이다.Here, NORM [.] Is a function that normalizes the vector U k (l) so that the sum of each element is one. Because the control vector represents the probability, the sum of all elements must be 1.
제1도의 통신망인 경우에 F는,In the case of the communication network of FIG.
이 된다.Becomes
이제는 최적 경로 계산의 한 예로 1번 노드에서 5번 노드로 대역폭 16의 할당을 원하는 연결 요구가 있다고 하자. 그러면 먼저 몇 개의 통과 노드를 거쳐 연결할 것인가를 결정한다. 2개의 통과 노드를 거쳐 연결시킨다고 하면, 제어 벡터는 출발 링크를 나타내는 것과 도착 링크를 나타내는 것을 포함하여 다음과 같이 4개의 제어 벡터로 표현된다.Now, as an example of the optimal path calculation, suppose you have a connection request that wants to allocate bandwidth 16 from node 1 to node 5. First, determine how many pass-through nodes to connect. Supposed to be connected via two pass nodes, the control vector is represented by four control vectors as follows, including the originating link and the destination link.
여기에서, U2 (0)와 U3 (0)는 통과 제어 벡터의 초기값이므로, 임의의 값이 가능하나 여기에서는 1/6으로 취하였다.Here, since U 2 (0) and U 3 (0) are initial values of the pass control vector, arbitrary values are possible, but are taken as 1/6 here.
식(9)를 초기값으로 하여 식(7)에 따라 반복 연산한다. 첫 번째 연산(ι=1)에서는 식(10)이 되며, 두 번째 연산 (ι=2)에서는 식(11)과 같이 된다.It calculates repeatedly according to Formula (7), making Formula (9) an initial value. In the first operation (ι = 1), it becomes equation (10), and in the second operation (ι = 2), it becomes like equation (11).
계속 반복 연산하게 되면 다음식과 같이 일정한 값에 수렴하게 된다.If it repeats continuously, it converges to a constant value as in the following equation.
이상에서와 같이 4번의 반복 연산으로 일정한 값에 수렴한다. 각 요소의 값이 지난번 연산 값과 다르지 않을 때 수렴되었다고 판단한다. 그러나, 이러한 판단없이 통과 노드 개수만큼(이상의 예에서는 4회)의 반복 계산한 후에 그 결과를 최종 값으로 취하여도 된다.As mentioned above, it converges to a certain value in four iterations. It is determined that the value of each element has converged when it is not different from the last operation value. However, the result may be taken as the final value after iterative calculation of the number of passing nodes (four times in the above example) without this determination.
이제는 식(12)로부터 최적 경로를 찾는다. 먼저, 1번 노드에서 출발하여 2번 노드로 연결될 확률이 0.38이고 3번 노드로 연결될 확률이 0.59이므로 3번 노드로 연결하고, 같은 이유로 4번 노드를 거쳐 5번 노드에 도착하는 것이 최적임을 알 수 있다.Now find the optimal path from equation (12). First, since the probability of connecting from node 1 to node 2 is 0.38 and the probability of connecting to node 3 is 0.59, we connect to node 3, and for the same reason, it is optimal to arrive at node 5 through node 4 Can be.
이상의 방법을 정리하면 제3도와 같다.The above method is summarized in FIG.
먼저, 주어진 통신망에서 각 노드간의 대역폭을 이용하여 연결 배열 C 를 산출한다(31). 사용자가 대역폭 u0를 요구하면(32), 두 노드간의 대역폭 u0를 할당할 수 있도록 수정된 연결 배열 C'를 계산하고(33), 중간에 거칠 통과 노드의 개수를 설정한다.First, a connection arrangement C is calculated using bandwidth between nodes in a given communication network (31). If the user requests bandwidth u 0 (32), the modified connection arrangement C 'is calculated (33) to allocate bandwidth u 0 between the two nodes, and the number of rough pass nodes is set in the middle.
그리고, 연결을 촉진(흥분)시키는 양의 값과 연결을 억제시키는 음의 값을 가진 흥분억제성 연결 배열 F를 계산한다(34). 출발 노드 번호와 도착 노드 번호 그리고 통과 노드 개수로 초기 제어 벡터를 산출한 후에(35) 다음 제어 벡터를 반복하여 계산한다(36). 계산 결과가 일정값에 수렴하지 못하면 다음 제어 벡터를 반복하여 계산하고, 일정값에 수렴하면 계산이 완료된 것이므로 그 결과에서 최적 경로를 산출한다(37,38).Then, the excitatory connection arrangement F having a positive value for promoting (exciting) the connection and a negative value for inhibiting the connection is calculated (34). After calculating the initial control vector using the starting node number, the arriving node number, and the number of passing nodes (35), the next control vector is repeatedly calculated (36). If the calculated result does not converge to a certain value, the next control vector is repeatedly calculated. If the calculated value converges to a constant value, the calculation is completed, and thus an optimal path is calculated from the result (37, 38).
상기와 같은 본 발명은 통신망에서 두 노드간의 트래픽 경로를 설정하는데 4번의 반복 계산으로 일정값에 수렴하므로 종래의 방법보다 전체적인 계산량이 많이 줄어들고, 두 노드간의 대역폭이 양방향 서로 다른 경우에도 적용할 수도 있는 효과가 있다.As described above, the present invention sets up a traffic path between two nodes in a communication network and converges to a predetermined value with four iterations, thereby reducing the overall amount of computation compared to the conventional method, and may be applicable even when the bandwidth between two nodes is different in both directions. It works.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로, 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains. It is not limited to the drawings shown.
Claims (4)
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Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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| KR970068311A KR970068311A (en) | 1997-10-13 |
| KR0175610B1 true KR0175610B1 (en) | 1999-04-01 |
Family
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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Country Status (1)
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-
1996
- 1996-03-20 KR KR1019960007605A patent/KR0175610B1/en not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR970068311A (en) | 1997-10-13 |
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