CN101471881B - 通信网络中用于路由选择和负载平衡的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信网络中用于路由选择和负载平衡的方法。具体地，一种对包括多个节点(i，j，...，N)在内的通信网络的拓扑进行配置的方法，将所述通信网络组织为包括树和子树在内的森林结构，其中，至少一个节点i具有周期计时器，所述节点i的计时器的计满触发以下步骤：所述节点i搜索父节点；所述节点i至少使用吞吐量和子树尺寸作为选择标准来选择父节点；以及所述节点i与所述节点i的子树尺寸一起迁移至选择的父节点。优选地，所述节点i选择父节点的步骤包括子步骤：执行函数，所述函数将在所述节点i迁移至另一节点k之前和之后节点j的相应子树尺寸作为参数。

Description

通信网络中用于路由选择和负载平衡的方法

技术领域

本发明属于通信网络领域。 

更具体地，本发明涉及一种配置通信网络的拓扑的方法。 

背景技术

能够将网状组网(mesh networking)定义为一种在节点之间路由数据、语音以及指令的方式。通过从一个节点“跳(hop)”到另一个节点直到达到目的地，这使得能够在断开的(broken)或被阻挡的(blocked)路径周围进行连续的连接和重新配置。其节点全部互相连接的网状网络是完全连接的网络。网状网络与其它网络的不同之处在于，组成部分能够经由多跳来全部互相连接，并且这些组成部分通常是不移动的。能够将网状网络看作是自组织网络(ad hoc network)的一种类型。 

节点是任何计算机网络的重要组件。能够将节点定义为：在该处线路相交或分支的网络中的点；附着到网络的设备；或计算机网络中的终端或其它点，在所述终端或其它点处能够产生、接收、或发送消息。节点能够是与计算机网络连接的任何设备。节点能够是计算机、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、或各种其它网络设备。在TCP/IP网络上，节点是具有IP地址的任何设备。如果节点是计算机，则通常将它称作“主机(host)”。节点是用于数据传输的连接点(重分布点(redistribution point)或端点(end point))。通常节点具有编程或设计能力，以识别和处理或转发到其它节点的传输。如OSI模型中定义的，如果讨论的网络是因特网，则在节点至少是数据链路层设备的情况下，每个节点必须具有MAC地址或数据链路控制地址。 

用于网状网络的路由选择算法必须对节点故障、以及由于分组丢 失(packet loss)引起的链路质量变化、以及阴影衰落(shadow-fading)具有强鲁棒性。在科技出版物“Performance Anomaly of 802.11b”(M.Heusse，F.Rousseau，G.Berger-Sabbatel，A.Duda，in proc.of IEEEInfocom 2003，San Francisco，California，USA，March 2003)中已经示出了，在确定链路的能力中，MAC层交互担当了重要角色。MAC层是媒体访问控制层，裁定节点到无线介质的访问。具体地，根据MAC层竞争，由于多个节点共享无线介质，使得链路的吞吐量(goodput)基本上低于其比特率。过去的工作主要集中在定义路由选择度量(metric)以确定高吞吐量(throughput)路由。这样的路由选择度量的示例是MAC-不可知agnostic路由选择度量，如ETX[D.S.J.DeCouto，D.Aguayo，J.Bicket，and R.Morris，“A High-Throughput PathMetric for Multi-Hop Wireless Routing”in proc.of ACM MobiCom 2003，San Diego，California，USA，Sep 2003]，ETT[J.Padhye，R.Draves，and B.Zill，“Routing in Multi-radio，Multi-hop Wireless Mesh Networks”in proc.of ACM MobiCom 2004，Philadelphia，Pennsylvania，USA，Sep 2004]，以及MAC-已知aware路由选择度量，如ETP[V.Mhatre，H.Lundgren，andC.Diot.Mac-aware routing in wireless mesh networks.In The FourthInternational Wireless on Demand Network Systems and Services(IEEE/IFIP WONS 2007)，Obergurgl，Austria，January 2007]，EDR[J.C.Park and S.Kasera，“Expected Data Rate：An Accurate High-ThroughputPath Metric For Multi-Hop Wireless Routing”in proc.of IEEECommunications Society Conference on Sensor and Ad HocCommunications and Networks，SECON 2005，Santa Clara，California，USA，Sep 2005]，IRU[Y.Yang，J.Wang，and R.Kravets，“DesigningRouting Metrics for Mesh Networks”in proc.of IEEE Workshop onWireless Mesh Networks WiMesh 2005，Santa Clara，California，USA，Sep 2005]。 

在采用任一上述路由选择度量来使用最短路径路由选择时，得到的路由选择算法不支持负载平衡。这是因为最短路径算法的负载不可知特性导致这样的情况：在该情况下很少网关具有足够多的相关网状 节点，而其它网关未得到充分利用(under-utilized)。网关故障能够引起网络中另外的负载失衡。对于网关而言100％的正常运行时间(uptime)是不可能的，这是因为网关与因特网的连接偶尔可能出现故障，或网关可能是不可到达的[http://www.netequality.net]。因此，一个或更多个网关的故障能够导致少数所选网关的过载。最近在[Y.Bejerano，S.Han，and A.Kumar，“Efficient load-balancing routing forwireless mesh networks”Computer Networks，Elsevier Science，2007，Vol.51，pp 2450-2466]中提出的、对这样的负载失衡进行处理的负载平衡和路由选择算法没有考虑MAC层交互。 

发明内容

因为在网状网络中网关的数目是有限的，所以路由选择应该保证跨越所有网关来最佳地分布业务负载。此外，在无线网络中，由于链路通过CSMA-CA(带有冲突避免的载波监听多路访问)协议的MAC层交互，使得链路具有复杂的相互依赖性。路由选择决定应该保证经历重竞争的链路不应该用于承载大部分的路由选择业务。因此，路由选择问题必须解决以上两个限制。 

以前在网状网络中进行路由选择的方法(i)没有以容易处理的方式来说明链路之间的MAC层交互，也(ii)不可知跨越网关的负载平衡。 

在更广泛的意义上将本发明定义为一种对包括多个节点(i，j，...，N)在内的通信网络的拓扑进行配置的方法，将所述通信网络组织为包括树和子树在内的森林结构，其中，至少一个节点i具有周期计时器，以及所述节点i的所述计时器的计满触发步骤： 

-所述节点i搜索父节点； 

-所述节点i选择父节点，至少使用吞吐量和子树尺寸作为选择标准；以及 

-所述节点i与所述节点i的子树尺寸一起迁移至选择的父节点。 

优选地，由所述节点i选择父节点的步骤包括子步骤：执行函数，所述函数将在所述节点i迁移至另一节点k之前和之后节点j的相应子 树尺寸作为参数。 

根据优选实施例，使用称作期望吞吐量ETP的路由度量来执行由所述节点i选择父节点的步骤，将所述期望吞吐量ETP定义为： 

$\frac{1}{{\mathrm{ETP}}_{l_i}}=\frac{1}{P_{l_i}}\·\underset{j\∈M}{\mathrm{\Σ}}\frac{1_{\left\{l_i\mathrm{\Δ}{l}_j\right\}}}{R_{l_j}}---\left(1\right)$

M是节点的集合，指示符函数

在链路l_i与l_j互相竞争的情况下是1，否则是0，

是在链路上l_i成功传输包的概率，

是链路l_j的标定比特率。 

有利地，所述方法包括步骤：对于每个节点k∈S_i构成集合H_ik，其中S_i是节点i的候选父节点的集合，H_ik是在节点i迁移至节点k的情况下受影响的节点的集合。 

根据具体实施例，方法包括计算以下量的步骤： 

${\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{ik}}=\underset{j\∈H_{\mathrm{ik}}}{\mathrm{\Σ}}\{\frac{{\left|{T\′}_j\right|}^2}{{{\mathrm{ETP}}^{,}}_{l_j}}-\frac{{\left|T_j\right|}^2}{{\mathrm{ETP}}_{l_j}}\},$

其中，|T_j|和|T′_j|是相应的子树尺寸，

和

是在节点i迁移至节点k之前和之后节点j的相应ETP。 

优选地，潜在的父辈是F’_i，F’_i导致函数的减小： 

${F\′}_i={\arg \min }_{k\∈s_i}{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{ik}}.$

优选地，如果F′_i≠F_i，则执行至F’_i的迁移，其中F_i是初始父辈。 

根据具体实施例，对于节点i选择父节点而言有必要的计算步骤分布在不同节点中。 

根据本发明的方法与现有技术的解决方案不同，至少在于以下原因： 

在根据本发明的方法中，以联合的方式执行网状路由选择以及负 载平衡；以及 

根据本发明的方法具有唯一的跨层方式，与现有技术不同，在所述跨层方式下同时考虑MAC和路由选择。 

能够将本发明定义为易处理、分布式、以及贪婪的网状路由选择方法，该方法联合地解决了链路之间的MAC交互以及跨越网关的负载平衡。根据本发明的解决方案围绕由MAC与路由选择之间的交互引起的易处理性问题而展开工作。根据本发明的解决方案确定延迟最佳路由选择森林(源于网关的不相交树的并集(union))，而不是使用最短路径路由选择。 

本发明允许将用于网状路由选择和负载平衡的资源最优化。 

根据本发明的方法有利于具有拓扑失衡的网状网络情况。这样的失衡通常在一个或更多个节点故障的情况下出现。仿真结果示出了：在网关故障的情况下，根据本发明的解决方案得到了比其它负载平衡技术以及其它提出的路由选择解决方案(见图4)高30-60％的吞吐量改进。 

对于不存在负载平衡的情况，能够较好地执行根据本发明的解决方案，或略微优于其它提出的解决方案。 

附图说明

利用附图将更好地理解以下详细描述，附图中： 

图1示出了根据本发明实施例的网状中枢(backbone)； 

图2示出了具体实施例中根据本发明的方法的步骤，其中以黑色圆形表示受节点i从节点j迁移至节点k影响的节点，图2(a)表示节点i迁移之前的拓扑，图2(b)表示节点i迁移之后的拓扑，图2(c)表示其ETP受影响节点，图2(d)表示其子树尺寸受影响的节点； 

图3示出了节点的示例；以及 

图4示出了由本发明提供的吞吐量改进。 

具体实施方式

在本发明中，网状网络包括多个节点。 

图3所示的节点1包括通信接口11、处理器12、易失性存储器13以及非易失性存储器14。 

考虑这样的网状网络，在所述网状网络中，G是具有与因特网直接连通性的网关的集合，M是网状节点的集合。使用其它网状节点，将每个网状节点i∈M与单个网关G(i)∈G连接。在这种情况下，认为网状节点i与网关G(i)相关联。在不相交树(disjoint tree)Tg_i中组织节点，每个树源于网关节点g_i∈G。令T是所有这些树的并集。从而，T与路由选择的一个可能选择相对应。利用Ti指示了源于网络节点i∈M的子树。注意，Ti包括节点i。所有节点具有单个的无线电设备(radio)以进行网状通信，并且在公共信道上工作。使用后一种假设是因为，如果单个无线电设备对于网状通信可用，则难以在多个信道上监控链路质量。假设在每个网状节点处另一无线电设备是可用的，以便在正交(orthogonal)信道上与它的客户进行通信。 

考虑图1所示的示例拓扑，其中三角形表示网关节点g1和g2，圆形表示网状节点。利用实线示出了源于每个网关节点的树。虚线示出了那些在路由选择树中未使用的节点之间的通信链路。令l_i是这样的链路：网状节点i使用该链路(与节点i的子树T_i一起)与节点i的父节点相关联。节点i的子树中的所有节点都包含在虚线椭圆(dotted ellipse)中。使用l_i作为节点i的状态变量。注意，在单路径路由选择的假设下，如果对于所有网状节点i已知了它们的状态变量l_i(即，附加到它们相应父辈的链路)，则完全确定了网络中的所有路由。令

是在链路l_i上成功传输分组的概率。该概率包括沿两个方向的分组成功概率以说明(account for)数据以及ACK帧。令

是链路l_j的标定比特率。 

如果在发送方处的载波感测或RTS-CTS(请求发送与清除发送握手)机制阻止两个链路同时有效，则这两个链路在MAC层互相竞争。使用以下表示法(notation)。如果链路l_i与l_j互相竞争，则指示符函数 

是1，否则是0。换言之，在同一时刻(at a time)两个竞争的链路中只有一个是有效的。在802.11 DCF中，低比特率链路的出现极大减小了相邻高比特率链路的吞吐量，这是因为越慢的链路占用信 道越长的持续时间。例如，认为k个无线链路具有标定比特率R_j，j＝1至k，并且假设所有链路位于相同竞争域内(即，在同一时刻只有来自该集合的一个链路是有效的)。该情况下，802.11 DCF将相等数目的信道访问机会平均分配给所有链路。根据该观察，将以下路由选择度量称作期望吞吐量(ETP)， 

$\frac{1}{{\mathrm{ETP}}_{l_i}}=\frac{1}{P_{l_i}}\·\underset{j\∈M}{\mathrm{\Σ}}\frac{1_{\left\{l_i\mathrm{\Δ}{l}_j\right\}}}{R_{l_j}}---\left(1\right)$

在方程1的模型中，数据率的倒数和对所有竞争的链路接收的相等机会共享进行建模，成功概率条件

用于获得链路的有用吞吐量。以上模型假设所有竞争链路能够互相侦听，即，它们构成最大的团(clique)。在链路未构成最大的团时，需要更精细的模型来预测链路吞吐量。在这些模型中，有必要以集中的方式在数字上求解复杂的定点(fixed-point)方程。此外，这些模型需要网络中所有有效链路的知识。因为在网状网络情况下网络中有效链路的集合直接限定了路由选择策略，所以这引起鸡和蛋的问题。为了保持模型容易处理(tractable)，采用ETP模型并且使用方程(1)来近似(approximate)由li接收的带宽。然而，注意在方程(1)中，包括了所有有效链路，而不仅仅是给定路径的链路。因此，考虑流内(intra-flow)以及流间(inter-flow)竞争。尽管是近似，由于MAC层竞争使得以上模型能够至少捕获对链路容量减小的一阶效应。根据路由选择，每个网状节点j具有唯一的链路l_j以将该节点自身附着到其父辈。通过在{j∈M}上求和，可以仅将这些有效链路包含在宽带计算中。因此，明确考虑了理由选择对于链路质量方面的影响。 

依靠路由选择度量(如ETX(期望传输计数)和ETT(期望传输时间))的最短路径路由选择算法不包括对跨越多个网关进行负载平衡的支持。将此建立在ETP(期望吞吐量)之上，以合并负载平衡。在路由选择森林T中，令P_j是节点j至其相关网关的路由，即，P_j是节点j与其相关网关之间的链路的集合。网状节点i通过链路l_i与其父节点连 接。如果链路l_i属于路径P_j，即，j∈Ti，则将链路的一部分带宽用于节点j的业务。为了简化，假设对子树中的所有节点同等对待，即，假设子树内公平的带宽共享。因为链路l_j的期望吞吐量是

通过链路li上节点j的业务所接收的吞吐量是

其中|Ti|是子树Ti(包括节点i)中节点的数目。因此，链路上节点j的比特传输延迟是

因此，在将比特发送至其相关联的网关中，针对节点j的总延迟是： 

$D_j\left(T\right)=\underset{k:l_k\∈P_j}{\mathrm{\Σ}}\frac{\left|T_k\right|}{{{\mathrm{ETP}}_l}_k}$

对于将比特发送至它们相对应的网关节点而言，所有网状节点上的总传输延迟是： 

$D\left(T\right)=\underset{j\∈M}{\mathrm{\Σ}}\left\{\underset{k:l_k\∈P_j}{\mathrm{\Σ}}\frac{\left|T_k\right|}{{\mathrm{ETP}}_{l_k}}\right\}.---\left(2\right)$

注意，以上成本函数(cost function)包括通过ETP度量进行空间复用效应。这与采用ETT的最短路径路由选择不一样，在所述采用ETT的最短路径路由选择中，计算出的路径度量未说明对由多于3跳分离的链路的可能并存(concurrent)操作。因此，ETT不公平地不利于较长路径。 

注意，在方程(2)中，针对某一i，所有项都是

形式。此外，诸如

之类的项与链路l_i相对应，并且精确地出现|Ti|次，对 于子树Ti中的每个节点一次。因此，能够按照以下方式重写(2)： 

$D\left(T\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\left|T_i\right|}^2}{{{\mathrm{ETP}}_l}_i},---\left(3\right)$

其中

由方程(1)给出。目的是确定使上述成本函数最小的路由选择森林T。 

相对于方程(3)中定义的成本函数，解决了确定最佳路由的问题。使方程(3)中的目标函数最小需要对于所有可能的路由选择森林来估计目标函数(指数复杂度)。在这里与ETX和ETT相结合使用的传统最短路径算法不可用，这是因为在问题公式中链路权重不是固定的，而是依赖于其自身的路由选择配置。能够在链路权重依赖于对树的选择的情况下计算出最佳树的任何算法是未知的。因此，提出一种被称作MaLB(MAC-已知以及负载平衡路由选择)的算法，其中保证该算法至少收敛于方程(3)的局部最小值。MaLB是一种贪婪(greedy)的且分布式路由选择算法。 

下面，首先简要描述所提出的算法的构思，然后示出精确的算法细节。 

作为初始配置，假设以森林结构(不必最佳)组织网络。 

这可以通过基于跳计数、ETX、或ETT的路由选择来产生。以该初始拓扑开始，提出的算法逐步重新配置网络拓扑。 

每个节点具有周期计时器。当节点i处的计时器计满(expire)时，节点i找到了附着到路由选择森林的最好点，或等同地，最好的父节点，然后与其整个子树一起迁移(migrate)至新的父节点。例如，在图2中，节点i根据其子树尺寸从父辈j迁移至父辈k。潜在的迁移对成本函数方程(3)中两种类型的项有影响：任意节点m的树尺寸|Tm|，以及任意节点n的

这是在图2(c)和图2(d)中示出。 

因为在迁移之后不再使用由

表示的、节点j与节点j之间的链路，这对节点j和j的竞争域中有效链路的ETP也有影响。同样，在迁移之后，由

表示的、节点j与k之间的链路(最初是无效的)变为有效。 

这对节点j和k的竞争域中其它有效链路的ETP有影响。图2示出了 其ETP受该迁移影响的链路的节点。 

用F_i表示节点i的当前父辈。将A_k设置为包括节点k自身在内的表示节点k的祖先的集合。由Si表示节点i的候选父节点的集合。 

该集合包括未在节点i子树中的、节点i的那些邻居(以避免路由选择回路)。由表示属于链路l_j的竞争域的节点的集合。如果节点处于链路的任一端点的载波感测范围中，则该节点属于该链路的竞争域。按照以下方式执行对新父节点的选择。 

每个节点具有周期计时器。当节点i的计时器计满时，该节点i执行以下步骤： 

1、对于每个k∈S_i构成集合H_ik，其中集合H_ik是在节点i迁移至节点k的情况下受到影响的节点的集合。 

$H_{\mathrm{ik}}={\mathrm{CD}}_{l_i^k}\∪{\mathrm{CD}}_{F_i}\∪A_{F_i}\∪A_k.$

2、对于每个k∈S_i计算以下量，所述量确定了由于节点j迁移至节点k引起的全局目标函数的改变， 

${\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{ik}}=\underset{j\∈H_{\mathrm{ik}}}{\mathrm{\Σ}}\{\frac{{\left|{T\′}_j\right|}^2}{{{\mathrm{ETP}}^{,}}_{l_j}}-\frac{{\left|T_j\right|}^2}{{\mathrm{ETP}}_{l_j}}\}$

其中|T_j|和|T′_j|是相应的子树尺寸，

和

是在节点i迁移至节点k之前和之后节点j的相应ETP。能够在节点i处局部地计算量Δ_ik。 

3、找到潜在父辈F’_i，F’_i引起全局目标函数最大程度的减小： 

${F\′}_i={\arg \min }_{k\∈s_i}{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{ik}}.$

4、如果F′_i≠F_i则迁移至F’_i。 

典型地，对链路质量(比特率以及分组成功比)的估计需要发送周期探测，然后平均在几秒的持续时间内的观察结果。 

这是需要的，因为随机的时变阴影衰落在链路质量方面引起重大 的波动，从而响应于这样的短期波动能够引起路由摆动(flap)。假设在网状节点上运行以作出迁移决定的计时器的周期约为几秒，这是因为在较小的时间标度下得不到可靠的链路质量估计。 

还假设能够在几毫秒内完成在节点、该节点的子、以及该节点的祖先之间的消息交换，因为这涉及交换短的关联/去关联(association/disassociation)消息。在该模型下，可以以高概率假设，在任何给定的时刻，在整个网络中仅一个节点涉及迁移。例如，在100个节点的网络中，采用2分钟的迁移计时器周期，并且假设40字节的多跳关联/去关联消息以6Mbps行进10跳，至少2个节点同时处于迁移阶段的概率小于10^-3。因此，每个节点处的路由选择树信息以较高概率在每一时刻是恒定的。利用根据以上观察调节的计时器，在根据本发明的算法收敛方面得到了以下结果。 

以上给出的方法的两个区别特征是：(i)包括通过ETP的MAC层交互，以及(ii)通过网状节点到网关的高效多跳关联实现的负载平衡。链路之间的MAC交互引起ETP复杂度的大幅度提高。因此，定义执行负载平衡的新路由选择算法，并使用简单的模式来估计链路的容量。在该模型下，忽略链路之间的MAC交互，将链路的比特率和分组成功概率的乘积用作对链路容量的度量。使用上述方法，路由选择问题等同于找到使以下与方程(3)相对应的目标函数最小的最佳森林结构。 

$\tilde{D}\left(T\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\left|T_i\right|}^2}{{P_l}_i{R_l}_i},---\left(6\right)$

与上述第一算法相对应，定义另一算法以找到最佳路由。该第二算法构成中间地带(middle ground)，这是因为该第二算法是在负载-agnostic路由选择算法(如采用ETX，ETT的最短路径)与MAC-aware负载平衡路由选择算法(如第一算法)之间的中间低复杂度解决方案。 

除了在第一步骤中受影响的节点的集合H_ik不说明MAC层影响以外，该第二算法与第一算法相同，即，按照以下方式定义H_ik： 

$H_{\mathrm{ik}}=A_{F_i}\∪A_k$

观察到，方程(6)的分母中项的倒数是节点i的父辈链路的ETT。因此，比较方程(3)和方程(6)，注意到当将ETT的倒数用作对链路带宽的估计时，第二算法与联合的路由选择和负载平衡的情况相对应。 

还示出了，随着从ETX到第一算法，吞吐量逐渐提高。由于第二算法的负载平衡特性，使得第二算法具有比ETX和ETT更高的吞吐量。然而，在还考虑MAC层交互情况下使用第一算法能够获得进一步的吞吐量提高。 

根据本发明的方法的分布式实现是可能的。 

图2表示在节点执行根据本发明的方法时由节点执行的迁移。这样的迁移使得重新组织路由选择树结构。在所有节点执行这样的迁移时，路由选择树结构收敛于最佳路由选择配置。 

示出了该过程在有限数目的迁移内收敛。 

实际上，对于包含100个节点的网状网络而言，仿真结果示出了，根据本发明的方法在小于60个迁移之后收敛。 

以上说明、示例以及图提供了根据本发明的方法的完整说明书。因为在不脱离本方面的精神和范围的前提下能够实现本方面的许多实施例，所以本发明属于以下所附权利要求。

Claims (7)

1.一种对包括多个节点(i，j，...，N)在内的通信网络的拓扑进行配置的方法，将所述通信网络组织为包括树和子树在内的森林结构，其中，至少一个节点i具有周期计时器，所述节点i的所述计时器的计满触发步骤：

-所述节点i搜索父节点；

-所述节点i至少使用吞吐量和子树尺寸作为选择标准来选择父节点；其中，所述节点i的计时器的计满还触发以下步骤：

所述节点i与所述节点i的子树尺寸一起迁移至选择的父节点；以及使用被称作期望吞吐量ETP的路由度量来执行所述节点i选择父节点的步骤，将所述期望吞吐量ETP定义为：

M是节点的集合，指示符函数 

在链路l_i与l_j互相竞争的情况下是1，否则是0， 是在链路上l_i成功传输分组的概率， 

是链路l_j的标定比特率。

2.根据权利要求1的对通信网络的拓扑进行配置的方法，其中，所述节点i选择父节点的步骤包括子步骤：执行函数，所述函数将在所述节点i迁移至另一节点k之前和之后节点j的相应子树尺寸作为参数。

3.根据权利要求1的对通信网络的拓扑进行配置的方法，其中，该方法包括步骤：对于每个节点k∈S_i构成集合H_ik，其中S_i是节点i的候选父节点的集合，H_ik是在节点i迁移至节点k的情况下受影响的节点的集合。

4.根据权利要求1的对通信网络的拓扑进行配置的方法，其中，所述方法包括计算以下量的步骤： 

其中，|T_j|和|T′_j|是相应的子树尺寸， 和 

是在节点i迁移至节点k之前和之后节点j的相应ETP。

5.根据权利要求4的对通信网络的拓扑进行配置的方法，其中，潜在的父辈是F’_i，F’_i导致函数的减小：

。

6.根据权利要求5的对通信网络的拓扑进行配置的方法，其中，如果F′_i≠F_i，则执行至F’_i的迁移，其中F_i是初始父辈。

7.根据权利要求1的对通信网络的拓扑进行配置的方法，其中，对于节点i选择父节点而言必需的计算步骤分布在不同节点中。 

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