CN103997462A - 一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案 - Google Patents

Abstract

一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案，首先将无线数据中心中参加组播的节点抽象成为一张随机分布的图，每个节点的行为均会反馈信息给控制中心并且接收来自控制中心的命令；其次，将数据中心节点的行为信息抽象成为一簇数据集，最后，在控制中心以凸包收敛算法计算出每个饱和节点的权重，然后根据各个节点的权重决策下一步广播数据的节点以及其广播速率，本发明以饱和节点到所有参与组播的外围节点的传输方向作为优先方向，组播在整体上倾向于使得外围节点先达到饱和，因为当所有外围节点完全接收完数据后，其所包围的内部节点自然也会完全接收到所有数据，与其他算法，能够有效地降低组播传输的时延、提高组播的吞吐量和提高传输的鲁棒性。

Description

一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案

技术领域

本发明属于数据中心网络路由优化技术领域，特别涉及一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案。

背景技术

随着云计算的发展，数据中心网络作为云端计算的基础设施越来越受到研究者的重视。由于传统的数据中心建立在有线分层结构上，存在着流量拥塞和负载失衡等先天缺陷。随着无线通信技术的发展和高速无线接收器的发明与应用，在传统的有线数据中心中添置高速无线接收器作为辅助传输的无线数据中心架构被研究人员提出。无线数据中心具有更好的灵活性和变通性，在很大程度上解决了传统数据中心存在的负载失衡等弊端。

然而，截至目前，无线数据中心的传输技术发展并不完善。特别是针对于无线数据中心中的组播问题几乎无人问津。无线传输中，组播默认以最低速率进行传输(Base算法)；除此之外，一种以满足接收速率最大化的MR算法也被研究者提出；此外，Chunpeng Liao等人提出了一种基于位置信息的路由策略(DRB算法)，通过计算出完成数据接收的所有节点的几何中心和所有未完成数据接收节点的几何中心来确定传输的主方向，之后由集中控制中心按照优先主方向上传输的策略来选择要广播数据的节点和其广播速率。

无线传输中，数据的传输默认为以最低速率进行传输(Base算法)。然而在节点之间距离较近、信道情况较好时，低速传输会浪费大量的时间，造成很大的延迟。为解决这一问题，一种以满足接收速率最大化的MR算法被研究者提出。但是，组播并非广播，不需要数据中心中全部的节点都要接收到数据，所以以接收速率最大化的路由策略并不能有方向性地向节点组播数据。Chunpeng Liao等人提出一种基于位置信息的路由策略(DRB算法)。这种方案在一定程度上降低了组播传输的时延，使得传输具有一定的方向性。然而，由于数据中心中参与组播的节点往往规模较大，单单提供一个模糊的传输方向并不能达到更为精准的组播路由。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案，特别是针对无线数据中心组播具有大规模和突发性的特点，凸包收敛算法能够在较低时延内，能够使所有参与组播的节点接收到所有数据，与此同时，基于凸包收敛算法的组播路由在一些中继节点失效和通信信道质量较差的情况下，仍能够保证组播传输具较高的吞吐量和较低的时延，提高了无线数据中心组播传输的鲁棒性，本发明利用凸包收敛算法，为一套低时延、高吞吐量的具有方向性的组播路由策略。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案：

首先，将无线数据中心中参加组播的节点抽象成为一张随机分布的图，每个节点的行为均会反馈信息给控制中心并且接收来自控制中心的命令；

其次，将数据中心节点的行为信息抽象成为以下一簇数据集：

G＝{g_i}——参与组播的节点集合，即目标节点集合，g_i是参与组播的节点，即目标节点；

S＝{s_i}——已经接收到所有数据的节点集合，即饱和节点集合，s_i是接收到所有数据的节点，即饱和节点；

F＝{f_i}——要广播数据的节点集合，其中要广播数据的节点必须是饱和节点，其中f_i是要广播数据的节点；

R＝{r_i}——数据中心中可供节点发送的速率集合，r_i是可供节点发送的速率；

N(f,r)——要广播数据的节点f以速率r所能传播到的节点集合；

A＝{F,R,Δt}——在时间段Δt内，所有要广播数据的节点和其选择的广播速率的集合；

p_i,j(r_i)——节点i向节点j以速率r_i传输数据，能够到达节点j的数据占节点i所传的所有数据的比率，记为收包率；

最后，在控制中心以凸包收敛算法计算出每个饱和节点的权重E，然后根据各个节点的权重E决策下一步广播数据的节点以及其广播速率。

所述节点的行为包括何时发送数据以及以何种速率发送速率。

所述凸包收敛算法过程如下：

步骤(1)在所有参与组播的未饱和的目标节点集合Q中，找到包围Q的所有外围节点，具体包括:

步骤(1.1)逐行扫描所有未饱和的目标节点的集合Q，把每一行中最左边和最后边的节点加入到集合Q₁中；

步骤(1.2)逐列扫描集合Q₁中的节点，把每一列中最上方的点和最下方的节点加入到集合Q₂中；

步骤(1.3)利用Graham's Scan凸包计算算法，最终得到当前时间内的能够包围所有参与组播的未饱和的目标节点的凸包节点；

步骤(2)计算每一个饱和节点和所有凸包节点的方向矢量 其中s(x_s,y_s)为该饱和节点坐标，为第i个凸包节点的坐标；

步骤(3)计算每一个饱和节点以每个速率r_i向其所能广播的节点的方向向量其中s(x_s,y_s)为该饱和节点坐标，d(x_d,y_d)为其所能广播到的邻居节点坐标；

步骤(4)计算在上的投影与收包率的乘积，再除以目标节点的饱和度，得到邻居节点在一个凸包方向上的权重v(s,d,r,q_i)，该步骤中，凸包方向指饱和节点到凸包节点的方向，目标节点指饱和节点的所有未饱和邻居节点；

$v(s,d,r,q_i)=(p_{i,j}\left(r\right)/(1-D\left(d\right)))g\max \{{\mathrm{\α}}_i\left(d\right)\stackrel{\→}{D}(s,d)\×{\mathrm{\β}}_i\×{\stackrel{\→}{M}}_l,0\}$

其中是目标节点与要发送数据的饱和节点，即源节点的单位方向向量，是源节点的一个凸包方向向量，如果与反向，即说明该目标节点不利于该外围节点优先接收到数据，则置v(s,d,r,q_i)＝0，p_i,j(r)是关于饱和节点i和目标节点j的距离的反比函数，距离越近，p_i,j(r)越大，反之越小，目标节点的优先级与其已经接收的数据成正比：其接受的数据越多，越容易成为饱和节点，越容易获得向其邻居节点发送数据的资格，α_i(d)为常数，作为平衡因子，一般取值10～15，β_i是饱和节点到所有凸包节点的最近距离；

步骤(5)根据步骤(4)计算饱和节点的一个邻居节点在所有凸包方向上的权重之和其中Q*为所有凸包节点的集合；

步骤(6)根据步骤(5)计算一个饱和节点所有邻居节点在所有凸包方向上的权重之和，记为饱和节点权重E，其中N(s,r)是未饱和节点s以速率r发送数据所覆盖的所有邻居节点的集合；

步骤(7)根据步骤(6)，算出每一个饱和节点的权重，在任意两个饱和节点的干扰范围互相不重合的情况下，按照权重由大到小的顺序选择要发送数据的饱和节点和其发送速率，加入到A＝{F,R,Δt}中；

步骤(8)控制中心根据步骤(7)所得到的集合A＝{F,R,Δt}向所有要发送数据的节点下发发送命令，所有受到命令的节点进行数据发送；

步骤(9)所有受到命令的节点数据发送完毕后，按照步骤(2)～(8)继续选择下一步要广播的节点，直到所有参与组播的节点全部接收完数据为止。

与现有技术相比，本发明以饱和节点到所有参与组播的外围节点的传输方向作为优先方向，组播在整体上倾向于使得外围节点先达到饱和。因为当所有外围节点完全接收完数据后，其所包围的内部节点自然也会完全接收到所有数据。基于凸包收敛算法的组播路由策略相比与其他算法，能够有效地降低组播传输的时延、提高组播的吞吐量和提高传输的鲁棒性。

附图说明

图1是本发明流程示意图。

图2是本发明组播规模与组播时延对比示意图，横坐标为组播规模，纵坐标为组播时延。

图3是本发明组播规模与吞吐量对比示意图，横坐标为组播规模，纵坐标为吞吐量。

图4是本发明丢包率与传输时延对比示意图，横坐标为丢包率，纵坐标为传输时延。

图5是本发明一个示例的组播图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。

如图1所示，本专利提出了一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案，首先，要将无线数据中心中参加组播的节点抽象成为一张随机分布的图，每个节点的行为(何时发送数据，以何种速率发送速率)均会反馈信息给控制中心并且接收来自控制中心的命令；其次，要将数据中心节点的行为信息抽象成为以下一簇数据集：

再次，通过在控制中心中制定算法来实时决策组播路由。控制中心以凸包收敛算法计算出每个饱和节点的权重E，然后根据各个节点的权重E决策下一步广播数据的节点以及其广播速率。凸包收敛算法倾向于使外围的参与组播的节点先饱和。所有的外围目标节点接收到所有数据后，数据中心中所有参与组播的节点自然随之饱和。凸包收敛算法定义如下：

步骤(1)在所有参与组播的未饱和的目标节点集合Q中，找到包围Q的所有外围节点。

步骤(1.1)逐行扫描所有未饱和的目标节点的集合，把每一行中最左边和最后边的节点加入到集合Q₁中。

步骤(1.2)逐列扫描集合Q₁中的节点，把每一列中最上方的点和最下方的节点加入到集合Q₂中。

步骤(1.3)利用Graham's Scan凸包计算算法，最终得到当前时间内的能够包围所有参与组播的未饱和的目标节点的凸包。

步骤(2)计算每一个饱和节点和所有凸包节点的方向矢量即：其中s(x_s,y_s)为该饱和节点坐标，为第i个凸包节点的坐标。

步骤(3)计算每一个饱和节点以每个速率r_i向其所能广播的节点的方向向量其中s(x_s,y_s)为该饱和节点坐标，d(x_d,y_d)为其所能广播到的邻居节点坐标。

步骤(4)根据和计算目标节点与源节点的单位方向在源节点的一个凸包方向上的投影与收包率的乘积除以目标节点的饱和度(即已经接受到的数据应该接收的所有数据的比率)，称为邻居节点在一个凸包方向上的权重， $v(s,d,r,q_i)=(p_{i,j}\left(r\right)/(1-D\left(d\right)))g\max \{{\mathrm{\α}}_i\left(d\right)\stackrel{\→}{D}(s,d)\×{\mathrm{\β}}_i\×{\stackrel{\→}{M}}_l,0\}.$ 如果与反向，即说明该目标节点不利于该外围节点优先接收到数据，则置v(s,d,r,q_i)＝0。其中p_i,j(r)是关于饱和节点i和目标节点j的距离的反比函数。距离越近p_i,j(r)越大，反之越小。目标节点的优先级与其已经接收的数据成正比：其接受的数据越多，越容易成为饱和节点，越容易获得向其邻居节点发送数据的资格。α_i(d)为常数，作为平衡因子，一般取值10～15，β_i是饱和节点到所有凸包节点的最近距离。

步骤(5)根据步骤(4)计算饱和节点的一个邻居节点在所有凸包方向上的权重之和。为其中Q*为所有凸包节点的集合。

步骤(6)根据步骤(5)计算一个饱和节点所有邻居节点在所有凸包方向上的权重之和，记为饱和节点权重E，其中N(s,r)未饱和节点s以速率r发送数据所覆盖的所有邻居节点的集合。

步骤(7)根据步骤(6)，算出每一个饱和节点的权重，在任意两个饱和节点的干扰范围互相不重合的情况下(即不会有未饱和节点同时受到来自两个饱和节点的数据)，按照权重由大到小的顺序选择要发送数据的饱和节点和其发送速率，加入到A＝{F,R,Δt}中。

步骤(8)控制中心根据步骤(7)所得到的集合A＝{F,R,Δt}向所有要发送数据的节点下发发送命令，所有受到命令的节点进行数据发送。

步骤(9)所有受到命令的节点数据发送完毕后，按照步骤(2)～(8)继续选择下一步要广播的节点。直到所有参与组播的节点全部接收完数据为止。

图2-图4分别从传播时延、传输吞吐量和传输的鲁棒性(信道质量变差下传输时延)等方面比较了基于凸包收敛算法和其他现有算法的组播传输情况。

如图2所示，可以看出，在小规模组播(小于30个节点)过程中，随着组播节点的增加，组播完成的时延也在相应变大。但是凸包收敛算法FDF比已有的BASE算法、MR算法和DRB算法时延明显低很多。

如图3所示，可以看出，随着组播规模的变大，组播的吞吐量也在相应增加。但是基于凸包收敛的FDF算法比MR、DRB算法的吞吐量将近高20％；比BASE算法将近高50％。本发明能够大幅度提高组播的吞吐量。

如图4所示，可以看出，随着信道质量变差，丢包率会相应变大，组播传输的时延也随之增加。当丢包率达到0.2时，BASE算法的时延会增加将近50％。其他算法对于丢包率并不是特别敏感。其中，基于凸包收敛的FDF算法在丢包率增加的情况下还能保持对于其他算法的优势，达到低延迟的组播传输。

各个图中，Base指Base算法，MR指MR算法，DRB指DRB算法，FDF指本发明的凸包收敛算法。

为进一步说明本发明，提供如下示例：

如图5所示，节点g0到g10均是参与组播的节点。其中g0和g1是已经完全接收完数据的节点，g2到g10是为需要接收数据的节点，即未饱和节点。按照凸包收敛组播算法进行过程如下：

1、利用Graham’s Scan算法，得到能够包围所有参与组播的未饱和的目标节点的凸包节点；在图中，g5，g6，g3，g9，g10，g8为凸包节点。

2、g0和g1为饱和节点，可以发送数据。以g1为例，计算g1和所有凸包节点的方向矢量。在图中，从g1到指向各个凸包节点的方向(蓝色虚线所表示)即g1的所有凸包方向，即M(g1，g5)、M(g1，g6)、M(g1，g3)、M(g1，g9)、M(g1，g10)、M(g1，g8)。

3、首先计算g1以r1向其所能广播的节点的方向向量。其中，g1以r1速率所能覆盖的未饱和节点是g2，g4，g3。计算g1指向g2，g4，g3的向量D(g1，g2)、D(g1，g4)、D(g1，g3)。

4、计算向量D(g1，g2)在M(g1，g5)、M(g1，g6)、M(g1，g3)、M(g1，g9)、M(g1，g10)、M(g1，g8)的投影值。然后将投影值之乘以速率r1并除以g2的饱和度(即已经接收数据比需要接收的所有数据)作为g1的邻居节点g2下的权重。

5、按照步骤4计算g1所有邻居节点(即g3，g4)下的权重。将在所有邻居节点的权重之和作为g1在速率r1下的权重。

6、按照步骤3到步骤5计算g1在各个速率下的权重E(g1，r1)、E(g1，r2)。

7、按照步骤6计算所有饱和节点(即g0，g1)在各个速率下的权重，按照权重由大到小的顺序选择要发送数据的饱和节点和其发送速率。加入要发送数据节点的集合A＝{F,R,Δt}中。

8、控制中心根据步骤7所得到的集合A＝{F,R,Δt}向所有要发送数据的节点下发发送命令，所有受到命令的节点进行数据发送；

9、所有受到命令的节点数据发送完毕后，按照步骤(2)～(8)继续选择下一步要广播的节点，直到所有参与组播的节点全部接收完数据为止。

Claims (3)

1.一种基于凸包收敛算法的组播策略路由方案，其特征在于：

首先，将无线数据中心中参加组播的节点抽象成为一张随机分布的图，每个节点的行为均会反馈信息给控制中心并且接收来自控制中心的命令；

其次，将数据中心节点的行为信息抽象成为以下一簇数据集：

G＝{g_i}——参与组播的节点集合，即目标节点集合，g_i是参与组播的节点，即目标节点；

S＝{s_i}——已经接收到所有数据的节点集合，即饱和节点集合，s_i是接收到所有数据的节点，即饱和节点；

F＝{f_i}——要广播数据的节点集合，其中要广播数据的节点必须是饱和节点，其中f_i是要广播数据的节点；

R＝{r_i}——数据中心中可供节点发送的速率集合，r_i是可供节点发送的速率；

N(f,r)——要广播数据的节点f以速率r所能传播到的节点集合；

A＝{F,R,Δt}——在时间段Δt内，所有要广播数据的节点和其选择的广播速率的集合；

p_i,j(r_i)——节点i向节点j以速率r_i传输数据，能够到达节点j的数据占节点i所传的所有数据的比率，记为收包率；

最后，在控制中心以凸包收敛算法计算出每个饱和节点的权重E，然后根据各个节点的权重E决策下一步广播数据的节点以及其广播速率。

2.根据权利要求1所述的基于凸包收敛算法的组播策略路由方案，其特征在于，所述节点的行为包括何时发送数据以及以何种速率发送速率。

3.根据权利要求1所述的基于凸包收敛算法的组播策略路由方案，其特征在于，所述凸包收敛算法过程如下：

步骤(1)在所有参与组播的未饱和的目标节点集合Q中，找到包围Q的所有外围节点，具体包括:

步骤(1.1)逐行扫描所有未饱和的目标节点的集合Q，把每一行中最左边和最后边的节点加入到集合Q₁中；

步骤(1.2)逐列扫描集合Q₁中的节点，把每一列中最上方的点和最下方的节点加入到集合Q₂中；

步骤(1.3)利用Graham's Scan凸包计算算法，最终得到当前时间内的能够包围所有参与组播的未饱和的目标节点的凸包节点；

步骤(2)计算每一个饱和节点和所有凸包节点的方向矢量 其中s(x_s,y_s)为该饱和节点坐标，为第i个凸包节点的坐标；

步骤(3)计算每一个饱和节点以每个速率r_i向其所能广播的节点的方向向量其中s(x_s,y_s)为该饱和节点坐标，d(x_d,y_d)为其所能广播到的邻居节点坐标；

步骤(4)计算在上的投影与收包率的乘积，再除以目标节点的饱和度，得到邻居节点在一个凸包方向上的权重v(s,d,r,q_i)，该步骤中，凸包方向指饱和节点到凸包节点的方向，目标节点指饱和节点的所有未饱和邻居节点；

$v(s,d,r,q_i)=(p_{i,j}\left(r\right)/(1-D\left(d\right)))g\max \{{\mathrm{\α}}_i\left(d\right)\stackrel{\→}{D}(s,d)\×{\mathrm{\β}}_i\×{\stackrel{\→}{M}}_l,0\}$

其中是目标节点与要发送数据的饱和节点，即源节点的单位方向向量，是源节点的一个凸包方向向量，如果与反向，即说明该目标节点不利于该外围节点优先接收到数据，则置v(s,d,r,q_i)＝0，p_i,j(r)是关于饱和节点i和目标节点j的距离的反比函数，距离越近，p_i,j(r)越大，反之越小，目标节点的优先级与其已经接收的数据成正比：其接受的数据越多，越容易成为饱和节点，越容易获得向其邻居节点发送数据的资格，α_i(d)为常数，作为平衡因子，一般取值10～15，β_i是饱和节点到所有凸包节点的最近距离；

步骤(5)根据步骤(4)计算饱和节点的一个邻居节点在所有凸包方向上的权重之和其中Q*为所有凸包节点的集合；

步骤(6)根据步骤(5)计算一个饱和节点所有邻居节点在所有凸包方向上的权重之和，记为饱和节点权重E，其中N(s,r)是未饱和节点s以速率r发送数据所覆盖的所有邻居节点的集合；

步骤(7)根据步骤(6)，算出每一个饱和节点的权重，在任意两个饱和节点的干扰范围互相不重合的情况下，按照权重由大到小的顺序选择要发送数据的饱和节点和其发送速率，加入到A＝{F,R,Δt}中；

步骤(8)控制中心根据步骤(7)所得到的集合A＝{F,R,Δt}向所有要发送数据的节点下发发送命令，所有受到命令的节点进行数据发送；

步骤(9)所有受到命令的节点数据发送完毕后，按照步骤(2)～(8)继续选择下一步要广播的节点，直到所有参与组播的节点全部接收完数据为止。