JP2986784B1 - ルータ装置の制御方法及び制御装置 - Google Patents

Abstract

【要約】 【課題】 ルーチングロックを回避してネットワーク上
の故障や誤りに対する頑強性を有することができるルー
タ装置の制御方法及び制御装置を提供する。 【解決手段】 パケットを自局ノードから隣接ノード
に、各隣接ノードに対するルーチング確率を含むルーチ
ングテーブルを用いてルーチングし、かつ蟻エージェン
トを用いてアントネットアルゴリズムに基づいてルーチ
ングテーブルを学習により構築するルータ装置が提供さ
れる。ルータ装置のコントローラ１０は、すべてのルー
チング確率を均一ランダム確率に近付けるように周期的
に減少させることによって、ルーチングテーブルを更新
する減衰法処理と、自局ノードから宛先ノードへのトリ
ップ時間がしきい値よりも長いときに、すべてのルーチ
ング確率を均一ランダム確率に近付けるように減少させ
ることによって、ルーチングテーブルを更新する負のフ
ィードバック処理との少なくとも一方を実行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、インターネットな
どのコネクションレスのパケット伝送ネットワークのた
めのルータ装置の制御方法及び制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】インターネットに代表されるデータグラ
ムネットワークの適応型ルーチングアルゴリズムの多く
は、１９６０年代より従来技術文献１「エー・エス・タ
ネンバウム（A. S. Tanenbaum），“コンピュータネッ
トワークス（Computer Networks）”，Printice-Hall，
1996年」記載のＡＲＰＡＮＥＴ（Advanced Research Pr
oject Agency Network）で研究されてきた従来技術文献
２「ディー・バートセカスほか（D. Bertsekas et a
l），“データネットワークス（Data Networks）”，Pr
intice-Hall，1992年」記載の最短経路ルーチングアル
ゴリズムから派生したものである。これらは、ネットワ
ークノード間でメッセージパッシングにより情報交換を
行う分散アルゴリズムの一種であり、従来技術文献３
「エム・イー・ストリーンストラップ（M. E. Streenst
rup），“通信網におけるルーチング（Routing in Comm
unications Networks）”，Printice-Hall，1995年」に
記載されているように様々なアルゴリズムが存在する。

【０００３】一方、近年、難解な分散処理問題に対し
て、従来技術文献４「イー・ボナブーほか（E. Bonabea
u et al），“社会性昆虫の自己組織化（Self-organiza
tion in social insects）”，TREE，Vol.12，No.5，19
97年」に記載される蟻や蜂などの社会性昆虫の自己組織
化に触発された解決手法が提案されている。

【０００４】その中で、蟻コロニーの振舞いをデータグ
ラムネットワークのルーチングに適用したものが、従来
技術文献５「ジー・ディー・カロほか（G. D. Caro et
al），“適応的ルーチングのための移動性エージェント
（Mobile Agents for Adaptive Routing）”，Internat
ional Conference of Systems Sciences，Hawaii，1998
年」に記載されているアントネット（Ａｎｔｎｅｔ）で
ある。蟻が巣穴と食物の間の軌道の中で、長さが短い方
を選択する過程は次の通りである。 （１）蟻同士は、分散アルゴリズムとは異なり、明示的
な情報交換は行わない。 （２）フェロモンという化学物質を介して緩慢な相互作
用を行う。 （３）各蟻はフェロモンを放出しながら食物を求めて徘
徊する。 （４）これによりフェロモンの軌道ができる。 （５）蟻は、食物を見つけると同一軌道を通って巣穴に
戻る。

【０００５】蟻はフェロモンの量が多い軌道をたどるた
め、正のフィードバック効果により、短い軌道のフェロ
モンの堆積量が次第に多くなり、最終的に、ほとんどの
蟻が短い軌道を通ることになる。

【０００６】アントネットは、蟻コロニーが短い軌道を
選択する自己組織化の過程を、ネットワーク上を動く蟻
エージェントを使って実現したルーチングアルゴリズム
である。フェロモンの堆積量をルーチング確率に、巣穴
を出発ノードに、食物を宛先ノードにそれぞれ対応づけ
ている。コンピュータシミュレーションを行った結果、
アントネットはインターネットのデファクト標準である
従来技術文献６「ジェイ・モイ（J. Moy），“ＯＳＰＦ
バージョン２（Open Shortest Path First Version
2）”，RFC1583，Network Working Group，1994年」記
載のルーチングアルゴリズムと比較すると、平均遅延時
間が１／２から１／１０になることが、従来技術文献５
によって報告されている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ルーチングアルゴリズ
ムの適応性の評価は、平均遅延時間のように長い時間ス
ケールで見た評価の他に、入力トラヒック強度やネット
ワークトポロジが変化した直後のルーチングの安定性の
ような短い時間スケールで見た評価も重要である。アン
トネットは、そのような短い時間スケールで見たときに
アントネットの適応能力を低下させるルーチングロック
を起こしやすいという問題点を有する。ルーチングロッ
クとは、ルーチング確率が１に近づくと、確率１から離
れにくくなる現象をいう。

【０００８】本発明の目的は以上の問題点を解決し、ル
ーチングロックを回避してネットワーク上の故障や誤り
に対する頑強性を有することができるルータ装置の制御
方法及び制御装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明に係る請求項１記
載のルータ装置の制御方法は、複数のノードから構成さ
れるパケット伝送ネットワークを介して出発ノードから
宛先ノードに向けてパケットを送信する場合に、パケッ
トを自局ノードから隣接ノードに、各隣接ノードに対す
るルーチング確率を含むルーチングテーブルを用いてル
ーチングし、かつ蟻エージェントを用いてアントネット
アルゴリズムに基づいて上記ルーチングテーブルを学習
により構築するルータ装置の制御方法において、上記ル
ーチングテーブルのすべてのルーチング確率を、隣接ノ
ードの数の逆数である均一ランダム確率に近付けるよう
に、周期的に減少させることによって、上記ルーチング
テーブルを更新する減衰法処理と、自局ノードから宛先
ノードへのトリップ時間が所定のしきい値よりも長いと
きに、上記ルーチングテーブルのすべてのルーチング確
率を、上記均一ランダム確率に近付けるように減少させ
ることによって、上記ルーチングテーブルを更新する負
のフィードバック処理との少なくとも一方を実行するこ
とを特徴とする。

【００１０】また、請求項２記載のルータ装置の制御方
法は、請求項１記載のルータ装置の制御方法において、
上記減衰法処理は、上記蟻エージェントのうちの後退蟻
が所定の前進蟻の送信間隔で戻ってくるとしたときに、
後退蟻が自局ノードに到着することによるルーチング確
率の増加と、上記減衰法処理によるルーチング確率の減
少とが釣り合う確率Ｐ₀に基づいて計算された減衰率を
用いて、上記ルーチングテーブルのすべてのルーチング
確率を減衰させることを特徴とする。

【００１１】さらに、請求項３記載のルータ装置の制御
方法は、請求項１記載のルータ装置の制御方法におい
て、上記負のフィードバック処理は、上記ルーチング確
率が１に近い所定の値よりも大きく、ルータ装置のルー
チングが不安定な状態にあり、かつ、自局ノードから宛
先ノードへのトリップ時間が所定のしきい値よりも長い
ときに、所定の負の強化率を用いて、上記ルーチングテ
ーブルのすべてのルーチング確率を、上記均一ランダム
確率に近付けるように減少させることを特徴とする。

【００１２】本発明に係る請求項４記載のルータ装置の
制御装置は、複数のノードから構成されるパケット伝送
ネットワークを介して出発ノードから宛先ノードに向け
てパケットを送信する場合に、パケットを自局ノードか
ら隣接ノードに、各隣接ノードに対するルーチング確率
を含むルーチングテーブルを用いてルーチングし、かつ
蟻エージェントを用いてアントネットアルゴリズムに基
づいて上記ルーチングテーブルを学習により構築する制
御手段を備えたルータ装置の制御装置において、上記制
御手段は、上記ルーチングテーブルのすべてのルーチン
グ確率を、隣接ノードの数の逆数である均一ランダム確
率に近付けるように、周期的に減少させることによっ
て、上記ルーチングテーブルを更新する減衰法処理と、
自局ノードから宛先ノードへのトリップ時間が所定のし
きい値よりも長いときに、上記ルーチングテーブルのす
べてのルーチング確率を、上記均一ランダム確率に近付
けるように減少させることによって、上記ルーチングテ
ーブルを更新する負のフィードバック処理との少なくと
も一方を実行することを特徴とする。

【００１３】また、請求項５記載のルータ装置の制御装
置は、請求項４記載のルータ装置の制御装置において、
上記制御手段は、上記減衰法処理において、上記蟻エー
ジェントのうちの後退蟻が所定の前進蟻の送信間隔で戻
ってくるとしたときに、後退蟻が自局ノードに到着する
ことによるルーチング確率の増加と、上記減衰法処理に
よるルーチング確率の減少とが釣り合う確率Ｐ₀に基づ
いて計算された減衰率を用いて、上記ルーチングテーブ
ルのすべてのルーチング確率を減衰させることを特徴と
する。

【００１４】さらに、請求項６記載のルータ装置の制御
装置は、請求項４記載のルータ装置の制御装置におい
て、上記制御手段は、上記負のフィードバック処理にお
いて、上記ルーチング確率が１に近い所定の値よりも大
きく、ルータ装置のルーチングが不安定な状態にあり、
かつ、自局ノードから宛先ノードへのトリップ時間が所
定のしきい値よりも長いときに、所定の負の強化率を用
いて、上記ルーチングテーブルのすべてのルーチング確
率を、上記均一ランダム確率に近付けるように減少させ
ることを特徴とする。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明に係
る実施形態について説明する。従来技術において、ネッ
トワーク故障のように瞬間的にルーチングの変更を必要
とする場合、ルーチングが素早く最短経路に収束するた
めには、ロックしたルーチングの割合を減少させたり、
ルーチングロックを素早く解除するメカニズムが必要に
なると考えられる。本発明に係る実施形態では、その問
題点を解決するための方法及び装置について開示する。

【００１６】＜第１の実施形態＞図１は、本発明に係る
第１の実施形態である減衰法処理を含むルーチング処理
を実行するルータ装置１００の全体構成を示すブロック
図である。第１の実施形態であるルータ装置１００のコ
ントローラ１０は、複数のノードから構成されるパケッ
ト伝送ネットワークを介して出発ノードから宛先ノード
に向けてパケットを送信する場合に、パケットを自局ノ
ードから隣接ノードに、各隣接ノードに対するルーチン
グ確率を含むルーチングテーブルメモリ１３ａに格納さ
れた第１のルーチングテーブルを用いてルーチングし、
かつ蟻エージェントを用いてアントネットアルゴリズム
に基づいて第１のルーチングテーブルを学習し、第１の
ルーチングテーブルのすべてのルーチング確率を、隣接
ノードの数の逆数である均一ランダム確率に近付けるよ
うに、周期的に減少させることによって、上記ルーチン
グテーブルを更新する減衰法処理を実行することを特徴
としている。ここで、上記減衰法処理は、上記蟻エージ
ェントのうちの後退蟻が所定の前進蟻の送信間隔で戻っ
てくるとしたときに、後退蟻が自局ノードに到着するこ
とによるルーチング確率の増加と、上記減衰法処理によ
るルーチング確率の減少とが釣り合う確率Ｐ₀に基づい
て計算された減衰率を用いて、上記第１のルーチングテ
ーブルのすべてのルーチング確率を減衰させる。

【００１７】ここで、ネットワーク上の各ノードはパケ
ット交換器等の中継器であり、それぞれ当該ルータ装置
１００を設け、入力されたパケット等をルーチング処理
により隣接ノードに送信する。

【００１８】以下、図１のルータ装置１００によって実
行される本実施形態である減衰法処理を含むルーチング
処理について説明する。まず、ルーチング処理に用いら
れるアントネットアルゴリズムについて説明する。アン
トネットアルゴリズムは、データグラムネットワークの
ルーチングアルゴリズムであり、パケット交換を行う複
数のノード間を接続するリンクからなるネットワーク上
において動作する。ルーチングとは、出発ノードと宛先
ノードの間の経路をパケット毎に決定することであり、
アントネットアルゴリズムは、時間的に短い経路を介し
てパケットをルーチングするためのアルゴリズムであ
る。時間的に短い経路は、時間とともに変化するため
に、アントネットアルゴリズムは動的ルーチングのカテ
ゴリに属する。なお、本実施形態では、図１のルータ装
置１００をそれぞれ備えた複数個のノードから構成され
るネットワークを使用する。

【００１９】アントネットアルゴリズムは、ネットワー
ク上の任意のノードｓが宛先ノードｄにパケットを送信
するためにノードｓの隣接ノードｎにパケットを送信す
るルーチング確率Ｐ^s _d,nを計算するアルゴリズムであ
る。ルーチング確率Ｐ^s _d,nは次式の正規化条件を満足す
る。

【００２０】

【数１】 Σ Ｐ^s _d,n＝１，∀ｓ∈Ｎ，∀ｄ∈Ｎ−｛ｓ｝ ｎ∈Ｎ_s

【００２１】ここで、Ｎはネットワーク内のノード集合
を表し、Ｎ_sはノードｓの隣接ノードのノード集合を表
す。

【００２２】アントネットアルゴリズムで用いられるパ
ラメータを次のように定義する。Ｆ_s→_dは、ノードｓを
出発して宛先ノードｄに向かう前進蟻を表す。Ｂ_d→
_sは、宛先ノードｄを出発してノードｓに向かう後退蟻
を表す。Ｓ_s→_dは、ノードｓから宛先ノードｄまでの経
路上のノード集合を表す。Ｔ_k,k'は、前進蟻Ｆ_s→_dがノ
ードｋに到着してからノードｋ’に到着するまでのトリ
ップ時間を表すが、ノードｋからノードｋ’までの経路
中にループがあれば、当該トリップ時間から当該ループ
間の移動時間は差し引かれる。Ｓ_s→_d（ｋ）は、前進蟻
Ｆ_s→_dがノードｋを出発してから通過する全ノードｋ’
の識別子とトリップ時間Ｔ_k,k'が入るスタックデータを
表す。但し、経路中にループができれば、そのループ上
のすべてのノードｌの識別子とトリップ時間Ｔ_k,lはそ
れらから削除される。ここで、ｋ∈Ｓ_s→_dである。Ｔｒ
ｉｐ_k（μ_k'，σ_k' ²）は、ノードｋが有するトリップ時
間Ｔ_{k,k '}の平均値μ_k'と分散値σ_k' ²とを表すトリップ
時間統計データである。

【００２３】図２は、本発明に係る第１の実施形態で用
いられるアントネットアルゴリズムを用いたルーチング
処理に基づいて、ノードｓから宛先ノードｄにパケット
を送信するときの前進蟻及び後退蟻の動きを示す図であ
る。図２には図示してないが、ノードｓと宛先ノードｄ
との間には少なくとも１つのノードが存在してもよい。
図２に示されるように、ノードｓから宛先ノードｄにパ
ケットを送信するときは、まず、ノードｓは、前進蟻Ｆ
_s→_dを宛先ノードｄに送信する。前進蟻Ｆ_s→_dは宛先ノ
ードｄまでの経路上のノードやその経路上の各ノード間
のトリップ時間である経路情報を記憶する。前進蟻Ｆ_s
→_dが宛先ノードｄに到達すると、宛先ノードｄは、後
退蟻Ｂ_d→_sをノードｓに送信する。後退蟻Ｂ_d→_sは、前
進蟻Ｆ_s→_dが有するすべての経路情報を引き継ぐ。後退
蟻Ｂ_d→_sが通過する各ノードは、後退蟻Ｂ_d→_sが有する
それらの経路情報に従ってルーチングテーブルを更新す
る。各ノードのルーチングテーブルを更新することによ
って、パケットの伝送が次第に改善される。

【００２４】図３は、本発明に係る第１の実施形態で用
いられるアントネットアルゴリズムの前進蟻及び後退蟻
のパケットフォーマットを示す図である。前進蟻及び後
退蟻は特殊なパケットであるが、本実施形態では、音声
データや画像データ等のパケットと区別するために、前
進蟻及び後退蟻をまとめてエージェントという。図３に
示されるように、エージェントのパケットフォーマット
は、前進蟻又は後退蟻のいずれであるかを示す蟻識別子
と、出発ノードがどのノードかを示す出発ノードの識別
子ｓと、宛先ノードがどのノードかを示す宛先ノードの
識別子ｄと、スタックデータとから構成される。上記ス
タックデータは、前進蟻が出発ノードから宛先ノードに
到達するまでに通過したすべてのノードの識別子と、通
過したノード間のトリップ時間とから構成される。

【００２５】以下に、アントネットアルゴリズムについ
て説明する。 （１）まず、ネットワーク上のすべてのノードｓは、前
進蟻送信間隔Δｔ毎にランダムに選択した宛先ノードｄ
に前進蟻Ｆ_s→_dを送信する。本実施形態では、前進蟻送
信間隔Δｔは、好ましくは１２５ミリ秒である。 （２）前進蟻Ｆ_s→_dは、ノードｋを通過する毎に、当該
前進蟻Ｆ_s→_dのスタックデータＳ_s→_d（ｋ）を更新しな
がら宛先ノードｄに向かって送信される。 （３）ノードｋ上の前進蟻Ｆ_s→_dの次のホップノードｎ
は、ノードｋの隣接ノード集合Ｎ_kの中からルーチング
テーブルのルーチング確率Ｐ^k _d,nによって決定される方
法と、隣接ノード集合Ｎ_kの中から同一確率でランダム
に決定される方法のいずれかによって決定される。後者
の方法が実行される確率を探求確率Ｐｅという。もし、
前者の方法によって決定されたノードが以前通過したノ
ードであれば、後者の方法が実行される。ここで、前者
の方法によって使用されるルーチングテーブルを第１の
ルーチングテーブルといい、後者の方法によって使用さ
れるルーチングテーブルを第２のルーチングテーブルと
いう。 （４）もし前進蟻Ｆ_s→_dが以前通過したノードに到着す
れば、前進蟻Ｆ_s→_dの経路にループが形成されたことに
なる。このループ上のすべてのノードｌに関する情報を
スタックデータＳ_s→_d（ｋ）から削除する。

【００２６】（５）前進蟻Ｆ_s→_dが宛先ノードｄに到着
すると、宛先ノードｄは後退蟻Ｂ_d→_sを生成してノード
ｓに送信する。後退蟻Ｂ_d→_sは、前進蟻Ｆ_s→_dのスタッ
クデータＳ_s→_d（ｋ）を引継ぎ、それに従って前進蟻Ｆ
_s→_dが移動した経路を逆方向に進む。後退蟻Ｂ_d→_sは、
移動中に通過する各ノードの全ての待ち行列で、前進蟻
及びパケットよりも優先される。 （６）後退蟻Ｂ_d→_sがノードｋの隣接ノードｆから当該
ノードｋに到着すると、ノードｋは、後退蟻Ｂ_d→_sが有
するトリップ時間Ｔ_k,k'を用いて、前進蟻Ｆ_s→_dが通過
したすべてのノードｋ’に対するトリップ時間統計デー
タＴｒｉｐ_k（μ_{k '}，σ_k' ²）を更新する。 （７）次いで、ノードｋは、ノードｋが有する宛先ノー
ドｄに対するトリップ時間統計データＴｒｉｐ_k（μ_d，
σ_d ²）と、後退蟻Ｂ_d→_sが有するノードｋから宛先ノー
ドｄまでのトリップ時間Ｔ_k,dを用いて、ノードｋに隣
接するすべてのノードｎのルーチング確率Ｐ^k _d,nを更新
する。 （８）上述のように、前進蟻Ｆ_s→_dが通過したすべての
ノードｋ’において、それらの各ノードが、後退蟻Ｂ_d
→_sのスタックデータＳ_s→_d（ｋ）に基づいて当該ノー
ドｋ’の第１のルーチングテーブルを更新することによ
って、当該ノードｋ’におけるパケットのルーチングが
改善される。 （９）なお、各ノードは、改善された第１のルーチング
テーブルのルーチング確率に従って、パケットを隣接ノ
ードを介して宛先ノードに送信する。

【００２７】ここで、上述のアントネットアルゴリズム
の（８）において示される、ノードｋがルーチング確率
Ｐ^k _d,nを更新する手順をより詳細に説明する。ノードｆ
は後退蟻Ｂ_d→_sがノードｋに到着する１つ前に通過した
ノードｋの隣接ノードであり、ノードｎ’はノードｆ以
外のノードｋの隣接ノードを表す。ルーチング確率Ｐ^k
_d,nの更新処理は、ノードｆにルーチングするためのル
ーチング確率Ｐ^k _d,fと、ノードｎ’にルーチングするた
めのルーチング確率Ｐ^k _d,n'とを区別して行う。なお、
以下の式で用いられるパラメータｃ，ａ，ａ’，ε，
ｈ，ｔは所定の定数である。

【００２８】（ａ）まず、トリップ時間Ｔ_k,dの良さを
表す尺度ｒ’を次式に基づいて計算する。

【００２９】

【数２】｛Ｔ_k,d／（ｃ×μ_d）｝＜１の場合は、ｒ’＝
Ｔ_k,d／（ｃ×μ_d） ｛Ｔ_k,d／（ｃ×μ_d）｝≧１の場合は、ｒ’＝１

【００３０】ここで、尺度ｒ’は、小さいほど良い値で
ある。

【００３１】（ｂ）次いで、トリップ時間統計データＴ
ｒｉｐ_k（μ_d，σ_d ²）を用いて次式に基づいて、尺度
ｒ’を修正する。

【００３２】

【数３】ｒ'←ｒ'＋sign(ｔ-ｒ')×sign{(σ_d)／(μ_d)-
ε}×ｆ(σ_d，μ_d)

【００３３】ここで、signは、（）内の引数の符号を示
す関数であり、ｒ’＜ｔの場合は、ｆ（σ，μ）＝ｅｘ
ｐ（−ａ×σ／μ）であり、ｒ’≧ｔの場合は、ｆ
（σ，μ）＝ｅｘｐ（−ａ’×σ／μ）／ｅｘｐ
（ａ’）である。

【００３４】（ｃ）次いで、学習率ｈを用いて次式に基
づいて尺度ｒ’の最終スケールを決定する。

【数４】ｒ’←（ｒ’）^ｈ

【００３５】（ｄ）尺度ｒ’を［０，１］の範囲に制限
する。 （ｅ）ルーチング確率Ｐ^ｋ _ｄ，ｆ及びＰ^k _d,n'を次式を
用いてそれぞれ更新する。

【００３６】

【数５】 Ｐ^k _d,f←Ｐ^k _d,f＋（１−ｒ’）×（１−Ｐ^k _d,f）

【００３７】

【数６】Ｐ^k _d,n'←Ｐ^k _d,n'−（１−ｒ’）×Ｐ^k _d,n'，
∀ｎ’∈Ｎ_k−｛ｆ｝

【００３８】アントネットアルゴリズムは、トリップ時
間の短い経路へのルーチングに対して報酬を与えること
により最短経路を求める、従来技術文献７「安倍直樹ほ
か，“能動学習概要”，情報処理，Vol.38，No.7，1997
年」に記載の強化学習の一種である。アントネットアル
ゴリズムによるルーチングが最短経路に収束するメカニ
ズムは、次のように表現できる。短いトリップ時間の経
路へのルーチングに対してそのルーチング確率が増加さ
れる（報酬が与えられる）。ルーチング確率が増えると
より多くのエージェント（前進蟻）がその経路を選択す
る。多くのエージェントが通過するほど多くの報酬がそ
のルーチング確率に与えられる。つまり、短いトリップ
時間の経路へのルーチング確率の成長プロセスが、正の
フィードバックを形成している。従来技術文献８「河本
英夫，“オートポイエーシス 第三世代システム”，青
土社，1995年」によって報告されているように、ルーチ
ング確率自体がこの成長プロセスの進行速度を加速する
（自己触媒作用）ため、素早く最短経路に収束すること
ができる。更に、このプロセスの進行速度は、短い経路
ほど速い。

【００３９】次に、本実施形態で用いられるアントネッ
トアルゴリズムと、メッセージパッシングによりノード
間で情報交換を行う最短経路ルーチングアルゴリズムで
あるオープン・ショーテスト・パス・ファースト（Open
Shortest Path First；以下、ＯＳＰＦという。）アル
ゴリズムとの比較結果を次表に表す。

【００４０】

【表１】

【００４１】上表を参照すると、ＯＳＰＦは、バッファ
内での待ち時間を観測する場所が固定であるのに対し
て、アントネットは時間とともに遅延の大きな経路の観
測、つまり無駄な観測を回避可能であることが分かる。
また、アントネットは、ＯＳＰＦと比較して、１つの観
測結果がルーチング確率に与える影響が少ないため、観
測の誤りがネットワーク全体に与える影響とエージェン
ト紛失の影響がともに少ない。つまり、アントネット
は、誤り及び紛失に対する頑強性を有する。これらの特
徴から、アントネットは、後述するようにネットワーク
故障に対しても少ない機能追加で対応できる。

【００４２】上述したアントネットにおいて、各ノード
が宛先ノードへの最短経路を見つけるという点に関して
は、従来の最短経路ルーチングアルゴリズムと全く同一
である。各ノードが遅延時間を最小化する戦略をとって
も、ネットワーク全体で見たグローバルな遅延時間が最
小化するとは限らない。誤りと遅れを伴う情報に基づく
戦略間で有限のリソースを奪い合うと、戦略のダイナミ
ックスが振動したり、カオス的振舞いをすることが、従
来技術文献９「ビー・エー・フーバーマン（B.A. Huber
man），“計算のエコロジー（The Ecology of Computat
ion）”，Elsevier，North-Holland，1988年」によって
報告されている。実際、メッセージパッシングに基づく
最短経路ルーチングアルゴリズムはルーチング振動を引
き起こすことが、従来技術文献２や従来技術文献１０
「ゼット・ワングほか（Z. Wang），“動的ネットワー
ク環境における最短経路ルーチングアルゴリズムの解析
（Analysis of Shortest-Path Routing Algorithms in
a Dynamic Network Environment）”，Computer Commun
ication Review，Vol.22，No.2，1992年」等の多くの文
献で紹介されており、アントネットも同一の課題を有す
る。

【００４３】アントネットアルゴリズムは、正のフィー
ドバックで動作しているため、他に短い経路を発見しな
い限りルーチング確率は減少しない。ルーチング確率が
１に近付くと、その他の経路の選択確率が小さくなるた
め、ルーチング確率は１から離れにくくなる。この現象
をルーチングロックと呼ぶ。ルーチングロックは、入力
トラヒックやトポロジ変化等のイベント発生後、ルーチ
ングが新たな最短経路へ収束するまでの時間を遅らせ
る。このため、ルーチングロックの割合を小さくした
り、ルーチングロックを素早く解除するメカニズムが必
要である。

【００４４】そこで、本実施形態では、アントネットア
ルゴリズムによるルーチングロックを素早く解除するた
めに減衰法処理を用いる。第１の実施形態である減衰法
処理は、ネットワークの故障などのイベント発生から短
時間でルーチングロックを解除することにより、アント
ネットアルゴリズムを用いたルーチング処理が素早く最
短経路に収束することを補助する機能を有する。以下、
減衰法処理を含むルーチング処理をＤＣＹという。

【００４５】まず、第１の実施形態であるＤＣＹについ
て説明する。減衰法処理は、ルーチング確率を時間とと
もに揮発させる。この処理を蟻コロニーのアナロジーで
言えば、フェロモンに揮発性を持たせることにより、蟻
コロニーがよりダイナミックに軌道を切替えられること
を想定している。

【００４６】減衰法処理は、周期的に各ノードｓ（∀ｓ
∈Ｎ）のルーチング確率Ｐ^s _d,nを、均一ランダム確率に
近付けることにより、ルーチングロックの割合を減少さ
せる処理である。ここで、均一ランダム確率は、隣接ノ
ードの数の逆数に等しい。減衰法処理は、所定の時間間
隔である減衰間隔Δｄ毎に、アントネットアルゴリズム
を用いたルーチング処理に対して割込処理で実行され、
共通のルーチング確率Ｐ^s _d,nを修正する。全てのルーチ
ング確率Ｐ^s _d,nは減衰間隔Δｄ毎に次式に基づいて更新
される。

【００４７】

【数７】Ｐ^s _d,n←Ｐ^s _d,n−ｖ×（Ｐ^s _d,n−１／｜Ｎ
_s｜），∀ｄ∈Ｎ，∀ｎ∈Ｎ_s

【００４８】ここで、ｖは減衰率を表す。なお、上式の
計算結果は、数１の正規化条件を満足している。

【００４９】減衰間隔ΔｄをΔｄ＝前進蟻送信間隔Δｔ
／ｍと定義し、後退蟻Ｂ_d→_sが前進蟻送信間隔Δｔで戻
って来ると仮定する。ここで、ｍは所定の定数である。
また、前進蟻Ｆ_s→_dのトリップ時間はその平均値μと同
一であると仮定する。後退蟻Ｂ_d→_sが到着することによ
るルーチング確率Ｐ^s _d,nの増加とＤＣＹによるルーチン
グ確率Ｐ^s _d,nの減少が釣合う確率を平衡確率Ｐ₀で表す
と、減衰率ｖは次式によって近似できる。

【００５０】

【数８】ｖ≒１−［１−｛（１−Ｐ₀）／Ｐ₀｝×（１−
０．５^h）］^1/d

【００５１】ここで、ｈ及びｄはそれぞれ所定の定数で
ある。ネットワークが安定しているときは、最短経路へ
のルーチング確率はＰ₀で釣り合う。ネットワークが不
安定になると後退蟻Ｂ_d→_sの到着間隔が長くなるので、
平衡確率Ｐ₀で釣り合ったルーチング確率は、次第に減
衰する（ロック解除）ため、新たな最短経路への収束を
早めることができる。

【００５２】次いで、図１を参照して、本実施形態であ
る減衰法処理を含むルーチング処理を実行する、ノード
ｋに備えられたルータ装置１００の構成及び動作につい
て説明する。図１において、コントローラ１０は、当該
ルータ装置１００の動作を制御するためのマイクロコン
ピュータなどのＣＰＵ又はＤＳＰで構成され、コントロ
ーラ１０には、図４乃至図８のルーチング処理のプログ
ラム、図９の前進蟻送信処理のプログラム及び図１０の
減衰法処理のプログラムなどを予め記憶するプログラム
ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）１１と、コントローラ１
０のワーキングエリアとして用いられるワーキングＲＡ
Ｍ（ランダムアクセスメモリ）１２と、第１のルーチン
グテーブルを記憶するルーチングテーブルメモリ１３ａ
と、第２のルーチングテーブルを記憶するルーチングテ
ーブルメモリ１３ｂと、ネットワークを構成するすべて
のノードを記憶するネットワークノードメモリ１４と、
トリップ時間統計データＴｒｉｐ_k（μ_k'，δ_k' ²）を記
憶するトリップ時間統計データメモリ１５とが接続され
る。

【００５３】図１において、コントローラ１０は、複数
Ｍ個の隣接するノードＡ₁乃至Ａ_Mに接続された入力イン
ターフェース２０−１乃至２０−Ｍと、ローカル通信端
末ＣＴ１に接続された入力インターフェース２０−０
と、キューメモリ２１と、データスイッチ２２と、複数
Ｍ個のノードＡ₁乃至Ａ_Mに対応する出力バッファメモリ
２３−１乃至２３−Ｍと、ローカル通信端末ＣＴ１に対
応する出力バッファメモリ２３−０と、複数Ｍ個の隣接
するノードＡ₁乃至Ａ_Mに接続された出力インターフェー
ス２４−１乃至２４−Ｍと、ローカル通信端末ＣＴ１に
接続された出力インターフェース２４−０との動作を制
御する。当該ノードｋが出発ノードであれば、ノードｋ
のコントローラ１０は、送信すべきパケットをローカル
通信端末ＣＴ１から入力インターフェース２０−０を介
してキューメモリ２１で受信する一方、当該ノードｋが
宛先ノードであれば、ノードｋのコントローラ１０は、
パケットをデータスイッチ２２から出力バッファメモリ
２３−０及び出力インターフェース２４−０を介してロ
ーカル通信端末ＣＴ１に送信する。

【００５４】各入力インターフェース２０−０乃至２０
−Ｍはそれぞれ、パケット又はエージェントを受信する
ための受信機を備え、ローカル通信端末ＣＴ１又は各ノ
ードＡ₁乃至Ａ_Mから入力されるパケット又はエージェン
トを受信してキューメモリ２１に出力する。キューメモ
リ２１は、ＦＩＦＯ（先入れ先出し方式）メモリで構成
され、各入力インターフェース２０−０乃至２０−Ｍか
ら入力されるパケット又はエージェントを順次、その入
力順序で待ち合わせて記憶して、コントローラ１００の
制御のもとで、先頭のパケット又はエージェントをデー
タスイッチ２２を介して出力バッファメモリ２３−０乃
至２３−Ｍのうちの１つに出力して記憶させる。但し、
入力されたエージェントが後退蟻であれば、キューメモ
リ２１は当該後退蟻を前進蟻及びパケットより優先す
る。データスイッチ２２は、パケット交換機を構成し、
コントローラ１０の制御のもとで、キューメモリ２１か
ら入力されるパケット又はエージェントをコントローラ
１０から指示されたローカル通信端末ＣＴ１及びノード
Ａ₁乃至Ａ_Mにそれぞれ対応する出力バッファメモリ２３
−０乃至２３−Ｍに出力して記憶させる。出力バッファ
メモリ２３−０乃至２３−Ｍはそれぞれ、入力されたパ
ケット又はエージェントを一時的に記憶した後、対応す
る送信機を備えた各出力インターフェース２４−０乃至
２４−Ｍを介してローカル通信端末ＣＴ１又はノードＡ
₁乃至Ａ_Mに送信する。

【００５５】次いで、図４乃至図１０のフローチャート
を参照して、本発明の第１の実施形態である減衰法処理
を含むルーチング処理について説明する。

【００５６】図４は、図１のルータ装置１００を備えた
ノードｋによって実行されるルーチング処理を示すフロ
ーチャートである。図４を参照すると、ステップＳ１に
おいて、キューメモリ２１に後退蟻が存在するか否かを
判断する。ＹＥＳであれば、ステップＳ５において後退
蟻ルーチング処理を実行した後、ステップＳ１に戻る。
ＮＯであれば、ステップＳ２において、キューメモリ２
１で待ち合わせしている先頭のパケット又は前進蟻を処
理対象とした後、ステップＳ３に進む。ステップＳ３に
おいて、上記処理対象が前進蟻であるか否かを判断す
る。ＹＥＳであれば、ステップＳ４において、当該前進
蟻がノードｋ自身から出発する前進蟻か否かを判断し、
ＮＯであれば、ステップＳ７において、パケットルーチ
ング処理を実行した後、ステップＳ１に戻る。ステップ
Ｓ４において、ＹＥＳであれば割込処理として図９の前
進蟻送信処理を実行した後、再びステップＳ１に戻り、
ＮＯであれば、ステップＳ６において前進蟻ルーチング
処理を実行した後、ステップＳ１に戻る。

【００５７】図５は、図４のサブルーチンであるステッ
プＳ５の後退蟻ルーチング処理を示すフローチャートで
ある。図５を参照すると、ステップＳ１１において、処
理対象の後退蟻からスタックデータをすべて読み出す。
次いで、ステップＳ１２において、スタックデータのう
ちのトリップ時間Ｔ_k,k'を用いてトリップ時間統計デー
タメモリ１５内のトリップ時間統計データＴｒｉｐ
_k（μ_k'，δ_k' ²）を更新する。次いで、ステップＳ１３
において、更新されたトリップ時間統計データＴｒｉｐ
_k（μ_d，δ_d ²）とトリップ時間Ｔ_k,dを用いて第１のル
ーチングテーブルのルーチング確率ｐ^k _d,nを更新する。
次いで、ステップＳ１４において、スタックデータのう
ちの通過したすべてのノードｋ’の識別子を読み出し、
それに従って、当該後退蟻を送信すべき隣接ノードを決
定する。次いで、ステップＳ１５において、データスイ
ッチ２２を制御して処理対象の後退蟻を、決定された隣
接ノードに送信し、メインルーチンに戻る。

【００５８】図６は、図４のサブルーチンであるステッ
プＳ６の前進蟻ルーチング処理を示すフローチャートで
ある。図６を参照すると、まず、ステップＳ２１におい
て、処理対象の前進蟻からすべてのデータを読み出す。
次いで、ステップＳ２２において、当該ノードｋ自身が
宛先ノードｄであるか否かを判断する。ＹＥＳであれ
ば、ステップＳ２３において後退蟻送信処理を実行した
後、メインルーチンに戻り、ＮＯであれば、ステップＳ
２４において、前進蟻がノードｋに到着したことによっ
てループが形成されたか否かを判断する。ステップＳ２
４において、ＹＥＳであれば、ステップＳ２５において
当該ループ上のノードｌに関する情報をスタックデータ
から削除してトリップ時間Ｔ_k,k'からループ時間を減算
した後、ステップＳ２６に進み、ＮＯであれば、ステッ
プＳ２６に直接に進む。ステップＳ２６において、乱数
Ｒ（０≦Ｒ≦１）を発生した後、ステップＳ２７におい
て、発生された乱数Ｒが探求確率Ｐｅより小さいか否か
を判断する。ＹＥＳであればステップＳ２８において、
乱数Ｒ”（０≦Ｒ”≦１）を発生した後、ステップＳ２
９に進み、ＮＯであれば、ステップＳ３２において、乱
数Ｒ’（０≦Ｒ’≦１）を発生した後、ステップＳ３３
に進む。ステップＳ２９において、発生された乱数Ｒ”
に基づいて、ルーチングテーブルメモリ１３ｂに記憶さ
れた第２のルーチングテーブルを用いて処理対象の前進
蟻を送信すべき隣接ノードを決定する。次いで、ステッ
プＳ３０において、前進蟻のスタックデータ内の通過し
たすべてのノードｋ’の識別子を更新する。次いで、ス
テップＳ３１において、データスイッチ２２を制御し
て、処理対象の前進蟻を、決定された隣接ノードに向け
て送信した後、メインルーチンに戻る。ステップＳ３３
においては、発生された乱数Ｒ’に基づいて、ルーチン
グテーブルメモリ１３ａに記憶された第１のルーチング
テーブルを用いて処理対象の前進蟻を送信すべき隣接ノ
ードを決定する。次いで、ステップＳ３４において、前
進蟻が決定された隣接ノードに送信されると、ループが
形成されるか否かを判断する。ＹＥＳであればステップ
Ｓ２８に進み、ＮＯであればステップＳ３０に進む。

【００５９】図７は、図６のサブルーチンであるステッ
プＳ２３の後退蟻送信処理を示すフローチャートであ
る。図７を参照すると、ステップＳ４１において、前進
蟻から読み出したすべてのデータを用いて後退蟻のパケ
ットを生成する。次いで、ステップＳ４２において、読
み出したデータのうちのスタックデータの通過全ノード
ｋ’の識別子に従って、後退蟻を送信すべき隣接ノード
を決定する。次いで、ステップＳ４３において、データ
スイッチ２２を制御して、処理対象の後退蟻を、決定さ
れた隣接ノードに送信した後、図６の前進蟻ルーチング
処理に戻る。

【００６０】図８は、図４のサブルーチンであるステッ
プＳ８のパケットルーチング処理を示すフローチャート
である。図８を参照すると、まず、ステップＳ５１にお
いて、この処理を実行しているノードｋ自身が宛先ノー
ドであるか否かを判断する。ＹＥＳであれば、ステップ
Ｓ５６において、データスイッチ２２を制御して処理対
象のパケットをローカル通信端末ＣＴ１に向けて送信し
た後、メインルーチンに戻る。ステップＳ５１において
ＮＯであれば、ステップＳ５２において、処理対象のパ
ケットの宛先ノードを読み出した後、ステップＳ５３に
進む。ステップＳ５３において、乱数Ｒ（０≦Ｒ≦１）
を発生する。次いで、ステップＳ５４において、読み出
した宛先ノードと発生された乱数Ｒとに基づいて、ルー
チングテーブルメモリ１３ａに記憶された第１のルーチ
ングテーブルを用いて、処理対象のパケットを送信すべ
き隣接ノードを決定する。次いで、ステップＳ５５にお
いてデータスイッチ２２を制御して、処理対象のパケッ
トを、決定された隣接ノードに向けて送信した後、メイ
ンルーチンに戻る。

【００６１】図９は、図４のルーチング処理に対する割
込処理である前進蟻送信処理を示すフローチャートであ
る。前進蟻送信処理は、前進蟻送信間隔Δｔ毎に図４の
ルーチング処理に対する割込処理として実行される。図
９を参照すると、ステップＳ６１において、タイマーＴ
２を０にリセットする。次いで、ステップＳ６２におい
て、ネットワークノードメモリ１４内に記憶されるすべ
てのノードからランダムに１つの宛先ノードを選択す
る。次いで、ステップＳ６３において、乱数Ｒ（０≦Ｒ
≦１）を発生する。ステップＳ６４において、ランダム
に選択された宛先ノードと発生された乱数Ｒとに基づい
て、ルーチングテーブルメモリ１３ａに記憶される第１
のルーチングテーブルを用いて、処理対象の前進蟻を送
信すべき隣接ノードを決定する。次いで、ステップＳ６
５において、データスイッチ２２を制御して、処理対象
の前進蟻を、決定された隣接ノードに向けて送信する。
次いで、ステップＳ６６において、タイマーＴ２が前進
蟻送信間隔Δｔ以上か否かを判断する。ＹＥＳであれば
ステップＳ６１に戻り、ＮＯであればステップＳ６６に
再び戻る。

【００６２】図１０は、第１の実施形態の割込処理であ
る減衰法処理を示すフローチャートである。減衰法処理
は、減衰間隔Δｄ毎に図４のルーチング処理に対する割
込処理として実行される。図１０を参照すると、ステッ
プＳ７１において、タイマーＴ１を０にリセットする。
次いで、ステップＳ７２において、ルーチングテーブル
メモリ１３ａに記憶された第１のルーチングテーブル内
のルーチング確率Ｐ^k _{d ,n}を、数７に従って更新する。次
いで、ステップＳ７３において、タイマーＴ１が減衰間
隔Δｄ以上か否かを判断する。ＹＥＳであればステップ
Ｓ７１に戻り、ＮＯであればステップＳ７３に戻る。

【００６３】＜第２の実施形態＞次いで、第２の実施形
態である負のフィードバック処理について説明する。本
実施形態は、アントネットアルゴリズムを用いたルーチ
ング処理において、第１の実施形態である減衰法処理に
代えて負のフィードバック処理を用いてルーチングロッ
クを回避することを特徴とする。なお、第１の実施形態
における図１のルータ装置１００のプログラムＲＯＭ１
１に、減衰法処理のプログラムに代えて負のフィードバ
ック処理のプログラムを記憶させることによって、図１
のルータ装置１００は、本実施形態である負のフィード
バック処理を含むルーチング処理を実行する。

【００６４】第２の実施形態である負のフィードバック
処理は、自局ノードから宛先ノードへのトリップ時間が
所定のしきい値よりも長いときに、上記ルーチングテー
ブルのすべてのルーチング確率を、上記均一ランダム確
率に近付けるように減少させることによって、上記ルー
チングテーブルを更新する負のフィードバック処理を実
行することを特徴としている。ここで、上記負のフィー
ドバック処理は、好ましくは、上記ルーチング確率が１
に近い所定の値よりも大きく、ルータ装置のルーチング
が不安定な状態にあり、かつ、自局ノードから宛先ノー
ドへのトリップ時間が所定のしきい値よりも長いとき
に、所定の負の強化率を用いて、上記ルーチングテーブ
ルのすべてのルーチング確率を、上記均一ランダム確率
に近付けるように減少させる。

【００６５】本実施形態で用いるアントネットアルゴリ
ズムは、第１の実施形態で説明したものと同一である。
以下、本実施形態の負のフィードバック処理を含むアン
トネットアルゴリズムを用いたルーチング処理をＮＦＢ
という。

【００６６】第２の実施形態である負のフィードバック
処理は、トリップ時間の長い経路に対して負の強化を行
うことにより、ルーチングロックを素早く解除する。具
体的には、ロックされた経路を通過したエージェントが
大きなトリップ時間を経験すると、その経路に関連する
ルーチング確率を減少させる処理である。

【００６７】以下、本実施形態の負のフィードバック処
理について説明する。負のフィードバック処理では、ノ
ードｋに隣接するノードｆから当該ノードｋに後退蟻Ｂ
_d→_sが到着すると、ノードｋは、後退蟻Ｂ_d→_sが有する
前進蟻Ｆ_s→_dが通過した全てのノードｋ’へのトリップ
時間Ｔ_k,k'を用いて、ノードｋが有するトリップ時間統
計データＴｒｉｐ_k（ｍ_k'，ｖ_k' ²）を更新する。ここ
で、ｍ_k'とｖ_k' ²はそれぞれ、最近のＷ個のトリップ時
間Ｔ_k,k'の平均値と分散値である。負のフィードバック
処理は、トリップ時間のエイジング（aging）により、
ネットワークの状態をより敏感に検出することが目的で
ある。

【００６８】次に、ノードｋは、更新したトリップ時間
統計データＴｒｉｐ_k（ｍ_k'，ｖ_k' ²）のうちの宛先ノー
ドｄに対するトリップ時間統計データＴｒｉｐ_k（ｍ_d，
ｖ_d ²）と、宛先ノードｄへのトリップ時間Ｔ_k,dを用い
てそれぞれ次式に基づいて、トリップ時間平均比ｒ”と
トリップ時間統計データの増加分ΔＶ_dを計算する。

【００６９】

【数９】ｒ”＝Ｔ_k,d／（ｃ×ｍ_d）

【００７０】

【数１０】 ΔＶ_d＝√（ｍ_d ²＋ｖ_d ²）−√（ｍｂ_d ²＋ｖｂ_d ²）

【００７１】ここで、ｃは数２で用いられたパラメータ
であり、ｍｂ_dとｖｂ_d ²はそれぞれ、後退蟻Ｂ_d→_sが到
着する直前の、最近のＷ個のトリップ時間Ｔ_k,dの平均
値と分散値である。

【００７２】負のフィードバック処理は、ルーチング確
率Ｐ^k _d,fがパラメータαよりも大きく（Ｐ^k _d,f＞α）、
ルーチングが不安定な状態（ΔＶ_d＞δ）であり、か
つ、トリップ時間Ｔ_k,dが平均値ｍ_dのｃ倍以上（ｒ”≧
１）の場合、次式に基づいてすべての隣接ノードｎへの
ルーチング確率Ｐ^k _d,nを更新することにより、ルーチン
グ確率Ｐ^k _d,fを減少（ロック解除）させる。なお、パラ
メータαは１に近い所定の定数であり、好ましくは、
０．９≦α＜１．０の範囲で設定される。

【００７３】

【数１１】Ｐ^k _d,n←Ｐ^k _d,n−ｖ’×（Ｐ^k _d,n−１／｜Ｎ
_k｜），∀ｎ∈Ｎ_k

【００７４】ここで、ｖ’は所定の負の強化率を表し、
δは所定の定数であり、｜Ｎ_k｜は、ノードｋの隣接ノ
ード集合Ｎ_kのノード数を表す。ここで、δは好ましく
は１近傍の値に設定される。数１１の計算結果は、数１
の正規化条件を満足している。

【００７５】なお、負のフィードバック処理によってル
ーチング確率が更新される場合、アントネットアルゴリ
ズムによるルーチング確率の更新処理は行われない。

【００７６】次いで、図１１のフローチャートを参照し
て、第２の実施形態である負のフィードバック処理につ
いて説明する。負のフィードバック処理を含むルーチン
グ処理は、第１の実施形態で説明した図１乃至図１０の
ルーチング処理のうちの図５の後退蟻ルーチング処理
を、その変形例である図１１の負のフィードバック処理
に置きかえ、かつ、図１０の減衰法処理を除くことによ
って実行される。従って、図１乃至図９のフローチャー
トの説明は上述しているので省略し、本実施形態である
図１１の負のフィードバック処理についてのみ説明す
る。

【００７７】図１１は、図５のステップＳ５の後退蟻ル
ーチング処理の変形例である第２の実施形態の負のフィ
ードバック処理を示すフローチャートである。負のフィ
ードバック処理では、ステップＳ５の後退蟻ルーチング
処理においてステップＳ１２までが実行された後、本処
理のステップＳ８１乃至ステップＳ８６が実行され、次
いで、図５のステップＳ１３又はＳ１４が実行される。

【００７８】図１１を参照すると、図５の後退蟻ルーチ
ング処理のステップＳ１２が実行された後、ステップＳ
８１において、前進蟻が通過したすべてのノードｋ’に
対するスタックデータ内のトリップ時間Ｔ_k,k'のうち最
近のＷ個のトリップ時間Ｔ_{k, k'}を用いて、トリップ時間
統計データメモリ１５に記憶されたトリップ時間統計デ
ータＴｒｉｐ_k（ｍ_k'，ｖ_k' ²）を更新する。次いで、ス
テップＳ８２において、更新されたトリップ時間統計デ
ータＴｒｉｐ_k（ｍ_k'，ｖ_k' ²）のうちの宛先ノードｄに
対するトリップ時間統計データＴｒｉｐ_k（ｍ_d，ｖ_d ²）
と、宛先ノードｄへのトリップ時間Ｔ_k,dに基づいて、
数９及び数１０を用いてトリップ時間平均比ｒ”とトリ
ップ時間統計データの増加分ΔＶ_dをそれぞれ計算す
る。次いで、ステップＳ８３において、後退蟻が当該ノ
ードｋに到達する前に通過したノードｆへのルーチング
確率Ｐ^k _d,fが、パラメータαより大きいか否かを判断す
る。ＹＥＳであればステップＳ８４に進み、ＮＯであれ
ば図５のステップＳ１３に進む。ステップＳ８４におい
て、トリップ時間統計データの増加分ΔＶ_dがパラメー
タδより大きいか否かを判断する。ＹＥＳであればステ
ップＳ８５に進み、ＮＯであれば図５のステップＳ１３
に進む。ステップＳ８５において、トリップ時間平均比
ｒ”が１以上か否かを判断する。ＹＥＳであればステッ
プＳ８６に進み、ＮＯであれば図５のステップＳ１３に
進む。ステップＳ８６において、数１１に従って、ルー
チングテーブルメモリ１３ａに記憶された第１のルーチ
ングテーブル内における隣接するすべてのノードｎへの
ルーチング確率Ｐ^k _d,nを更新（減少又は増加）させるこ
とによって、ノードｆへのルーチング確率Ｐ^k _d,fを減少
させた後、図５のステップＳ１４に進む。

【００７９】

【実施例】本発明者は、本発明に係る第１及び第２の実
施形態である減衰法処理及び負のフィードバック処理を
含むルーチング処理（ＤＣＹ及びＮＦＢ）の動作を検証
するために、シミュレーションを行った。

【００８０】図１２は、本発明に係る第１及び第２の実
施形態の動作を検証するためのシミュレーションで用い
られる１４個のノードから構成されたＮＳＦＮＥＴ（Na
tional Science Foundation Network）のネットワーク
モデルを示すノード説明図である。本シミュレーション
では、従来技術文献１記載のＮＳＦＮＥＴを使う。図１
２において、円はノードを示し、その内部の数字はノー
ドの識別子を表す。ノード間を結ぶ線はノード間のリン
クを示し、ノード間のリンクに付された数字は、当該リ
ンクの伝搬遅延時間（ミリ秒）を表す。ノード間のすべ
てのリンクは双方向全二重であり、すべてのリンクの伝
送速度は同一である。

【００８１】ネットワークに対して、入力トラヒック変
動やトポロジ変化等のイベントが起きると、ルーチング
処理が乱れることにより、ネットワークは不安定にな
る。不安定な状態とは、トラヒック負荷の不均衡やルー
プパケットの発生等が原因でネットワーク内のパケット
数Ｎ_pが増えることにより、パケットがネットワークに
長く滞在する状態である。このようなイベント発生後、
新たな最短経路へのルーチングが収束することにより、
パケット数Ｎ_pは減少する。一方、収束に失敗すると、
パケット数Ｎ_pはバッファ容量の限界まで増大する。こ
の場合は、フロー制御や輻輳制御によりトラヒックを制
御することが必要になるが、ここでは、これらの制御は
対象外とする。本実施例では、ネットワークの状態の指
標として、ネットワーク内のパケット数Ｎ_pを用い、不
安定状態でのネットワーク内のパケット数Ｎ_pの最大値
Ｍ_pをルーチング方法の適応性の評価尺度とする。パケ
ット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pが小さいということは、イベント
発生から新たな最短経路に収束するまでの時間が短いこ
と、つまり、適応性が高いことを意味する。

【００８２】図１３は、図１２のネットワークモデルに
おけるノードの内部構造を示すブロック図である。この
ノードは、第１の実施形態で説明したノードｋに備えら
れる図１のルータ装置１００と同様の構成を有しかつ同
様の動作を行う。このノードは、ＯＲＧ，ＤＣＹ，ＮＦ
Ｂの各ルーチング処理を実行する。以下、ＤＣＹ及びＮ
ＦＢと区別するために、アントネットアルゴリズムだけ
で実行されるルーチング処理をＯＲＧという。

【００８３】次いで、シミュレーションにおける入力ト
ラヒック条件を説明する。各ノードのパケット到着率λ
は、各ノードに到着したパケット数を単位時間で除算し
た値であり、すべてのノードに対するパケット到着率λ
は同一の値である。各パケットは、独立にノードに到着
し、パケットの再送やバッチ到着はない。パケットの生
存時間に制限はない。また、ネットワーク故障に対する
適応性を判断するためのシミュレーション結果を後述す
るが、ここでは、ネットワーク故障は生じないと仮定す
る。

【００８４】次表は、シミュレーションによって用いら
れる各パラメータを示す。

【００８５】

【表２】

【００８６】また、本実施例では、アントネットアルゴ
リズムのルーチング確率の更新式のパラメータ値とし
て、ｃ＝２，ａ＝１０，ａ’＝９，ε＝０．２５，ｈ＝
０．４，ｔ＝０．５を使用し、数８のパラメータとし
て、ｈ＝０．４，ｍ＝１０，Ｐ_０＝０．９９４，ｖ＝
０．０００１５を使用し、数１１のパラメータとして、
Ｗ＝３０，α＝０．９，δ＝１，ｖ’＝０．２を使用す
る。なお、本実施例において、ネットワークへの入力ト
ラヒックの強度Ｉをパケット到着率λで表し、時間の単
位をシミュレーション時間で表現するものとする。

【００８７】図１４は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として比較例のＯＲ
Ｇを用いたときに、異なるシミュレーション時間にトラ
ヒック強度Ｉを変化させたときのルーチングロックの影
響を示すグラフである。ここで、探求確率Ｐｅは０．０
０２であり、シミュレーション時間Ｔａ＝２０００のと
きとシミュレーション時間Ｔｂ＝５０００のときとにそ
れぞれ、トラヒック強度Ｉを０．２から０．５に変化さ
せた。図１４を参照すると、入力トラヒック強度Ｉの変
化時刻によってパケット数Ｎ_pが大きく異なることがわ
かる。シミュレーション時間Ｔａ＝２０００のときにト
ラヒック強度Ｉを変化させたときは、パケット数Ｎ_pの
最大値Ｍ_pは約５９０であり、かつシミュレーション時
間が約７５００のときからパケット数Ｎ_pが減少してい
るのに対して、シミュレーション時間Ｔｂ＝５０００の
ときにトラヒック強度Ｉを変化させたときは、パケット
数Ｎ_pの最大値Ｍ_pは約１１００以上に達しており、さら
にシミュレーション時間が約２００００からパケット数
Ｎ_pが減少していることが分かる。

【００８８】これらの２つのシミュレーション結果の差
は、図１５を参照すると原因が分かる。図１５は、図１
２のネットワークモデルにおいて、各ノードのルーチン
グ処理として、比較例のＯＲＧと第１の実施形態のＤＣ
Ｙと第２の実施形態のＮＦＢを用いたときのロック率の
比較を示すグラフである。入力トラヒック強度Ｉは０．
２である。ここで、ロック率は、ネットワーク全体で
０．９９以上のルーチング確率が占める割合として定義
され、具体的には、０．９９以上のルーチング確率の数
を、出発ノードと宛先ノードの組合せの個数で除算した
値である。探求確率Ｐｅが０．００２と小さいときのＯ
ＲＧを用いた場合、ルーチングロックの影響で、時間が
経過するにつれてロック率が１に漸近する。このため、
シミュレーション時刻によるロック率の差が大きく、シ
ミュレーション時刻Ｔｂのときのロック率は、シミュレ
ーション時刻Ｔａのときのロック率の約２倍である。こ
のロック率の差が、図１４のパケット数Ｎ_pのダイナミ
ックスの相違として現れたのである。ロック率が低いほ
ど、ネットワークの変化に対する適応性があることがわ
かる。図１５を参照すると、探求確率Ｐｅ＝０．３のと
きのＯＲＧを用いた場合のロック率は、探求確率Ｐｅ＝
０．００２のときのＯＲＧを用いた場合のロック率より
もかなり低いことが分かる。従って、ロック率は探求確
率Ｐｅが大きいほど低くなることがわかる。

【００８９】図１６は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として、比較例のＯ
ＲＧと第１の実施形態のＤＣＹと第２の実施形態のＮＦ
Ｂとを用いたときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場
合のそれぞれの平均遅延時間の比較を示すグラフであ
る。ここで、平均遅延時間とは、１０００００シミュレ
ーション時間の平均値である。図１６を参照して探求確
率Ｐｅ＝０．７のＯＲＧと探求確率Ｐｅ＝０．３のＯＲ
Ｇとを比較すると、探求確率Ｐｅが大きいほど、平均遅
延時間が長くなることがわかる。これは、探求確率Ｐｅ
が大きいほど、ネットワーク内のエージェント数が増え
ることによる影響である。

【００９０】以上のことから、ＯＲＧを用いた場合は探
求確率Ｐｅが大きいほど、ロック率は低くなり、逆に、
平均遅延時間は長くなる。これに対して、減衰確率Ｐｅ
＝０．３の場合のＤＣＹは、減衰確率Ｐｅ＝０．７の場
合のＯＲＧのシミュレーション結果と比較すると、ロッ
ク率及び平均遅延時間ともに小さい。一方、探求確率Ｐ
ｅ＝０．３の場合のＮＦＢは、ロック率と平均遅延時間
のいずれも、探求確率Ｐｅ＝０．３のＯＲＧのシミュレ
ーション結果と同一である。

【００９１】図１７は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として比較例のＯＲ
Ｇを用いたときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場合
のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフであ
り、図１８は、図１２のネットワークモデルにおいて、
各ノードのルーチング処理として第１の実施形態のＤＣ
Ｙを用いたときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場合
のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフであ
り、図１９は、図１２のネットワークモデルにおいて、
各ノードのルーチング処理として第２の実施形態のＮＦ
Ｂを用いたときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場合
のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフであ
る。ここで、図１７乃至図１９において、探求確率Ｐｅ
＝０．３が用いられ、トラヒック強度Ｉを０．２から
０．５に変化させた場合と、トラヒック強度Ｉを０．２
から０．７５に変化させた場合とのパケット数Ｎ_pのダ
イナミックスが表される。図１７を参照すると、ＯＲＧ
を用いたときに、トラヒック強度Ｉが０．２から０．５
に変化した場合はパケット数Ｎ_pは安定しているが、ト
ラヒック強度Ｉが０．２から０．７に変化した場合のよ
うにトラヒック強度の変化が大きいときは、パケット数
Ｎ_pは不安定な状態になる。一方、図１８及び図１９を
参照すると、ＤＣＹ及びＮＦＢをそれぞれ用いた場合で
は、トラヒック強度Ｉが０．２から０．７５に大きく変
化したときも、ＯＲＧを用いたときと比較してパケット
数Ｎ_pの増大を抑制していることが分かる。

【００９２】図２０は、図１２のネットワークモデルに
おける、パケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pによる比較例のＯＲ
Ｇ、第１の実施形態のＤＣＹ又は第２の実施形態のＮＦ
Ｂのネットワークへの適応性の評価を示すグラフであ
る。ここで、探求確率Ｐｅは０．３であり、トラヒック
強度差ｄＩは、トラヒック強度が変化するときの変化前
のトラヒック強度と変化後のトラヒック強度との差を表
し、トラヒック強度は、０．２から（０．２＋ｄＩ）に
変化する。図２０を参照すると、ＤＣＹとＮＦＢのパケ
ット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pはともに、ＯＲＧのパケット数Ｎ
_pの最大値Ｍ_pよりも小さいことから、ロックフリーアル
ゴリズムであるＤＣＹ及びＮＦＢは、トラヒック強度Ｉ
の変化に対してアントネットの適応性を改善することが
わかる。

【００９３】次いで、第１及び第２の実施形態である減
衰法処理及び負のルーチング処理を含むＤＣＦ及びＮＦ
Ｂを用いた場合のネットワークの故障に対する適応性を
検証する。従来技術文献１１「萩原兼一ほか，“分散ア
ルゴリズム”，情報処理，Vol.31，No.9，1995年」に報
告されるように、ネットワーク故障には様々な種類があ
るが、本実施例のシミュレーションでは、リンクダウン
とノードダウンに対する適応性を評価する。以下に、上
記２つの故障に対するネットワークの各ノードの条件を
示す。

【００９４】まず、リンクダウンについて説明する。リ
ンクダウンとは、ノード間のリンクが何らかの理由で故
障（ダウン）していることをいう。また、ダウンリンク
とは、ダウンしているリンクのことをいう。ここで、ノ
ードＡ及びノードＢ間のリンクを、リンク｛Ａ，Ｂ｝で
表す。ダウンリンクに接続されるノードは、ダウン直後
に故障の検出が可能であり、ダウン直後にリンクダウン
処理を実行する。

【００９５】リンク｛ｓ，ｎ｝がダウンした場合のノー
ドｓのリンクダウン処理を説明する。まず、ダウンリン
ク｛ｓ，ｎ｝への出力バッファメモリ内のパケットとエ
ージェントを廃棄する。次に、ノードｓの隣接ノード集
合Ｎ_sからノードｎを削除し、ルーチング確率の総和を
次式を用いて１に正規化する。

【００９６】

【数１２】

【００９７】次いで、ノードｓは、ダウンリンク｛ｓ，
ｎ｝を通過する予定の後退蟻をダウン直後から廃棄す
る。なお、ダウンリンク｛ｓ，ｎ｝に接続されるノード
ｓ又はｎ以外のノードは、ダウン前後では動作に違いは
ない。

【００９８】次に、ノードダウンについて説明する。ノ
ードダウンとは、何らかの理由でノード自身が故障（ダ
ウン）していることをいう。また、ダウンノードとは、
ダウンしているノードのことをいう。

【００９９】ダウンノードは、ダウン直後から一切動作
せず、ダウンノードが受信するパケットとエージェント
は全て消滅する。これはノードの停止故障である。ダウ
ンノードの隣接ノードは、ダウン直後に、ダウンノード
との間のリンクの故障を検出することが可能であり、ダ
ウン直後にリンクダウン処理を実行する。また、ダウン
ノードの隣接ノードは、ダウンリンクを通過する予定の
後退蟻をダウン直後から廃棄する。さらに、ダウンノー
ドの隣接ノードは、リンクの故障を検出してから２００
単位時間（５４６ミリ秒）後に、ノードダウンを検出可
能であり、その後、宛先ノードがダウンノードとなった
前進蟻とパケットとを廃棄する。ここで、２００単位時
間は、ダウンリンク以外のリンクからダウンノードに対
して行われる折返し試験を想定した時間である。なお、
ダウンノードとその隣接ノード以外のノードは、そのダ
ウン前後で動作に違いはない。

【０１００】上述の２つの故障処理は、故障箇所に隣接
するノードのみの処理であり、故障をネットワーク全体
に通知する必要がない。この特徴は、故障情報（又はト
ポロジ情報）の一貫性をネットワーク全体で確保するた
めの従来技術文献１２「アール・パールマン（R. Perlm
an），“ルーチング情報の耐障害性散布（Fault-Tolera
nt Broadcast of Routing Information）”，Computer
Networks，Vol.7，pp.395-405，1983年」において報告
されるような複雑なプロトコルを必要としないことを意
味する。

【０１０１】ここで、上述のリンクダウンによるネット
ワークに対する影響が、第１及び第２の実施形態を含む
ＤＣＹ及びＮＦＢとＯＲＧとによってどのように解消さ
れるかを、シミュレーションによって検証する。

【０１０２】図２１は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として比較例のＯＲ
Ｇを用いたときに、リンク｛２，７｝がリンクダウンし
た場合のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフ
であり、図２２は、図１２のネットワークモデルにおい
て、各ノードのルーチング処理として第１の実施形態の
ＤＣＹを用いたときに、リンク｛２，７｝がリンクダウ
ンした場合のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグ
ラフであり、図２３は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として第２の実施形
態のＮＦＢを用いたときに、リンク｛２，７｝がリンク
ダウンした場合のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示
すグラフである。図２１を参照すると、ＯＲＧを用いた
場合では、リンクダウンが生じた後はネットワーク内の
パケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pが４００以上に増大してお
り、さらに安定状態に戻るまでに、約２０秒（約７００
０単位時間）のシミュレーション時間を費やしている。
これに対して、図２２と図２３を参照すると、ＤＣＹと
ＮＦＢはそれぞれ、リンクダウンによるネットワーク内
のパケット数Ｎ_pの増大を抑制し、最大値Ｍ_pでも２００
程度であり、さらにリンクダウンから約５秒（約１８０
０単位時間）後に安定状態に戻ることが可能であること
が分かる。

【０１０３】図２４は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として、比較例のＯ
ＲＧ、第１の実施形態のＤＣＹ又は第２の実施形態のＮ
ＦＢを用いたときに、リンク｛２，７｝がリンクダウン
した場合のルーチング確率Ｐ¹⁰ _2,7のダイナミックスを
示すグラフである。ノード１０の次のホップ先ノードと
してノード７を選択することは、リンクダウン前では、
最短経路へのルーチングであるが、リンク｛２，７｝ダ
ウン後は、最もホップ数の多い経路選択となる。このた
め、ルーチング確率Ｐ¹⁰ _2,7はダウン後に素早く０に近
づく方がよい。図２４を参照すると、ＯＲＧを用いた場
合は、ルーチング確率Ｐ¹⁰ _2,7はダウン後しばらくは１
にロックされている。これに対して、ＮＦＢとＤＣＹを
用いた場合は、それらのロック解除メカニズムの働きに
より、ルーチング確率Ｐ¹⁰ _2,7は、ＯＲＧと比較してリ
ンクダウン後の減少が早いことが分かる。

【０１０４】図２５は、図１２のネットワークモデルに
おいて探求確率Ｐｅを変化させた場合のパケット数Ｎ_p
の最大値Ｍ_pによる比較例のＯＲＧ、第１の実施形態の
ＤＣＹ及び第２の実施形態のＮＦＢのリンクダウンへの
適応性の評価を示すグラフであり、図２６は、図１２の
ネットワークモデルにおいてトラヒック強度Ｉを変化さ
せた場合のパケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pによる比較例のＯ
ＲＧ、第１の実施形態のＤＣＹ及び第２の実施形態のＮ
ＦＢのリンクダウンへの適応性の評価を示すグラフであ
る。図２５及び図２６を参照すると、ＤＣＹ及びＮＦＢ
を用いた場合のパケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pはともに、探
求確率Ｐｅを増加させてもトラヒック強度Ｉを増大させ
ても、ＯＲＧを用いた場合のパケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_p
より少ないことが分かる。従って、第１及び第２の実施
形態を含むＤＣＹ及びＮＦＢを用いた場合のルータ装置
１００は、リンクダウンに対して有効である。

【０１０５】次いで、上述のノードダウンによるネット
ワークに対する影響が、第１及び第２の実施形態を含む
ＤＣＹ及びＮＦＢとＯＲＧとによってどのように解消さ
れるかを、シミュレーションによって検証する。

【０１０６】図２７は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として比較例のＯＲ
Ｇを用いた場合に、ノード１１がノードダウンしたとき
のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフであ
り、図２８は、図１２のネットワークモデルにおいて、
各ノードのルーチング処理として第１の実施形態のＤＣ
Ｙを用いた場合に、ノード１１がノードダウンしたとき
のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフであ
り、図２９は、図１２のネットワークモデルにおいて、
各ノードのルーチング処理として第２の実施形態のＮＦ
Ｂを用いた場合に、ノード１１がノードダウンしたとき
のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフであ
る。図２７乃至図２９において、探求確率Ｐｅは０．３
であり、トラヒック強度Ｉは０．５である。図２７乃至
図２９を参照すると、トラヒック強度Ｉが０．５と大き
いために、ノードダウン検出時間がパケット数Ｎ_pの最
大値Ｍ_pに与える影響が大きいことがわかる。図２８と
図２９を参照すると、ＤＣＹとＮＦＢを用いた場合では
それぞれパケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pは約３００と約３２
０となり、図２７を参照すると、ＯＲＧを用いた場合で
はパケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pは約３９０となり、ＤＣＹ
又はＮＦＢを用いた場合ではＯＲＧを用いた場合と比較
して、ノードダウン後のパケット数Ｎ_pの増大を抑えて
いることがわかる。しかし、その後のパケット数Ｎ_pは
大きく振動して不安定である。これは、ノードダウンに
よってネットワーク全体の伝送容量が大幅に減少したた
めに、ノード間の競合が激しくなり、ルーチング振動が
生じたからである。

【０１０７】図３０は、図１２のネットワークモデルに
おける、探求確率Ｐｅを変化させた場合のパケット数Ｎ
_pの最大値Ｍ_pによる比較例のＯＲＧ、第１の実施形態の
ＤＣＹ及び第２の実施形態のＮＦＢのノードダウンへの
適応性の評価を示すグラフであり、図３１は、図１２の
ネットワークモデルにおける、トラヒック強度Ｉを変化
させた場合のパケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pによる比較例の
ＯＲＧ、第１の実施形態のＤＣＹ及び第２の実施形態の
ＮＦＢのノードダウンへの適応性の評価を示すグラフで
ある。図３０において、トラヒック強度Ｉは０．５であ
り、図３１において、探求確率Ｐｅは０．３である。図
３０及び図３１を参照すると、ＮＦＢを用いた場合の最
大値Ｍ_pは、探求確率Ｐｅを変化させてもトラヒック強
度Ｉを変化させても、ＯＲＧを用いた場合の最大値Ｍ_p
よりも小さい。一方、ＤＣＹを用いた場合は、図３１を
参照すると、トラヒック強度Ｉが大きくなると、最大値
Ｍ_pがＯＲＧを用いた場合の最大値Ｍ_pよりも大きくな
る。このことは、待ちパケット数の増加による後退蟻の
到着率の減少とルーチング確率の減衰の二重の効果によ
り、ルーチングが最短経路に収束する速度が遅くなるた
めである。

【０１０８】また、図３０を参照すると、ＯＲＧ又はＮ
ＦＢを用いた場合は、ＤＣＹを用いた場合と比較して、
探求確率Ｐｅが０．１と小さいときは、最大値Ｍ_pが非
常に大きくなり、ネットワークが不安定になっている。
この理由を、図３２を参照して説明する。

【０１０９】図３２は、図１２のネットワークモデルに
おいてシミュレーションを行っている場合のリンクダウ
ンによるスタブの発生を示すノード説明図である。円は
ノードを表し、ノード間を結ぶ実線はリンクを表す。ル
ーチング確率Ｐ^s _d,n≒１のとき、ノードｄ及びノードｎ
間のリンク｛ｄ，ｎ｝がリンクダウンしたと仮定する。
ノードｎでは、リンクダウンによって接続されるリンク
が一本に減少する。このようなノードをスタブという。
例えば、図１２のノード１１がノードダウンしたときの
ノード１２はスタブである。ノードｓはノードｄ宛のパ
ケットをノードｎに送信する。ノードｎはリンクダウン
を検出し、ノードｄ宛のパケットをノードｓに送り返
す。スタブが生成されると、このようにしてループパケ
ットが発生する。ループパケットは、ルーチング確率Ｐ
^s _d,nが小さくなるまでループを繰り返す。探求確率Ｐｅ
が小さいと、図３２において点線で示される代替ルート
（Alternative Route）を発見するまでに時間がかかる
ため、ルーチング確率Ｐ^s _d,nの減少は遅い。ＮＦＢを用
いた場合では、ノードｓがノードｎから長いトリップ時
間の後退蟻を受信することによってルーチング確率Ｐ^s
_d,nを減少させるが、ノードｎがスタブであれば、ノー
ドｓがノードｎからの後退蟻を受信しないので、ＮＦＢ
のロック解除メカニズムは機能しない。従って、図３０
の探求確率Ｐｅ＝０．１のときのように、ＯＲＧ及びＮ
ＦＢを用いた場合では、パケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pが非
常に大きくなってしまう。

【０１１０】次に、故障したノードを予備のノードに物
理的に切り換える（アップする）ときに、瞬間的にノー
ドダウンが生じる場合を想定する。このような瞬間的に
ノードダウンが生じた状態を瞬間ノードダウンという。
ここでは、瞬間ノードダウンが生じたときのＮＦＢとＤ
ＣＹとを用いた場合のルータ装置１００の振舞いを比較
する。ここで、切り換えられたノードをアップノードと
いう。アップノードは、切り換えられた直後からパケッ
ト及び前進蟻の送信を開始する。また、アップノードの
ルーチング確率の初期値はダウン直前の値を使う。アッ
プノードの隣接ノードは、切り換えられた直後に、アッ
プノードとの間のリンクの回復を検出することが可能で
あり、アップ直後にリンクアップ処理を実行する。アッ
プノードｎとその隣接ノードｓ間のリンク｛ｎ，ｓ｝が
回復した場合のノードｓのリンクアップ処理は、ノード
ｓの隣接ノード集合Ｎ_sにアップノードｎを追加し、次
式を用いてルーチング確率Ｐ^s _d,nを更新することであ
る。

【０１１１】

【数１３】Ｐ^s _d,n←０，∀ｄ∈Ｎ−｛ｓ｝

【０１１２】また、アップノードの隣接ノードは、リン
ク回復を検出した直後から、アップノードを通過する予
定の後退蟻と、宛先がアップノードである前進蟻及びパ
ケットとをルーチングする。なお、アップノードとその
隣接ノード以外のノードは、ノードアップ前後で動作に
違いはない。

【０１１３】図３３は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として第１の実施形
態のＤＣＹを用いた場合に、ノード１１がノードダウン
した場合と瞬間ノードダウンした場合とのネットワーク
への影響を示すグラフであり、図３４は、図１２のネッ
トワークモデルにおいて、各ノードのルーチング処理と
して第２の実施形態のＮＦＢを用いた場合に、ノード１
１がノードダウンした場合と瞬間ノードダウンした場合
とのネットワークへの影響を示すグラフである。図３３
及び図３４において、探求確率Ｐｅは０．３であり、ト
ラヒック強度Ｉは０．５である。瞬間ノードダウンは、
ノードダウン後、４００単位時間（１．０９２秒）経過
した後、アップすることによって生じる。図３３及び図
３４を参照すると、ＤＣＹ又はＮＦＢを用いたときの瞬
間ノードダウン後のシミュレーション結果は、ノードダ
ウンのみのシミュレーション結果と比較するとより不安
定になるが、ＤＣＹを用いたときはＮＦＢを用いたとき
と比較してパケット数Ｎ_pの増加が少ない。この理由
は、ＤＣＹを用いたときのルーチング確率の変化が、Ｎ
ＦＢを用いたときのルーチング確率の変化に比べて緩慢
なためである。

【０１１４】図３５は、図１２のネットワークモデルに
おいて、各ノードのルーチング処理として、第１の実施
形態のＤＣＹ及び第２の実施形態のＮＦＢを用いたとき
の、通常のノードダウン時と瞬間ノードダウン時のそれ
ぞれのロック率の比較を示すグラフである。図３５を参
照すると、ＮＦＢを用いた場合は瞬間ノードダウンの前
後でロック率の変化が大きいのに対して、ＤＣＹを用い
た場合のロック率の変化は小さいことが分かる。

【０１１５】以上のシミュレーション結果から、本発明
に係る第１及び第２の実施形態である減衰法処理及び負
のフィードバック処理を含むルーチング処理はそれぞ
れ、通常のアントネットアルゴリズムだけを用いたルー
チング処理と比較して、入力トラヒック強度の大きな変
化やネットワーク故障により対応できることが分かっ
た。

【０１１６】また、ＤＣＹ及びＮＦＢを用いた場合に、
イベント発生後のネットワーク内パケット数Ｎ_pのダイ
ナミックスを計算することにより、次のことがわかっ
た。 （１）ＮＦＢは、全ての場合において、ＯＲＧの適応性
を改善する。しかし、探求確率Ｐｅが低く、かつスタブ
が発生するとＯＲＧと同様にネットワーク内のパケット
数Ｎ_pが大きく増大する。 （２）ＤＣＹは、ロック率が小さいために、ＯＲＧ及び
ＮＦＢよりもルーチングロックの影響が小さい。しか
し、ルーチング確率の減衰は、最短経路への収束速度も
減少させるため、入力トラヒック強度Ｉが大きくなると
ＤＣＹは不安定になる。また、ＮＦＢと比較するとルー
チング確率の変化が緩やかなため、瞬間ノードダウンに
対する適応性を有する。

【０１１７】以上説明したように、本発明に係る第１の
実施形態によれば、減衰法処理を用いてルーチング確率
を時間とともに揮発させることにより、ルーチングロッ
クを回避してネットワーク上の故障や誤りに対する頑強
性を有することができる。

【０１１８】以上説明したように、本発明に係る第２の
実施形態によれば、ルーチングロックされた経路を通過
したエージェントが大きなトリップ時間を経験したと
き、その経路に関連するルーチング確率を、負のフィー
ドバック処理によって減少させることにより、ルーチン
グロックを回避してネットワーク上の故障や誤りに対す
る頑強性を有することができる。

【０１１９】それ故、パケットロスを改善することがで
きるとともに、伝送遅延を改善することができ、当該パ
ケット伝送ネットワーク全体の品質を改善することがで
きる。

【０１２０】なお、第１の実施形態で用いられる減衰法
処理と、第２の実施形態で用いられる負のフィードバッ
ク処理とを共に、アントネットアルゴリズムに組み合わ
せたルーチング処理を実行してもよい。

【０１２１】

【発明の効果】以上詳述したように本発明に係るルータ
装置の制御方法によれば、複数のノードから構成される
パケット伝送ネットワークを介して出発ノードから宛先
ノードに向けてパケットを送信する場合に、パケットを
自局ノードから隣接ノードに、各隣接ノードに対するル
ーチング確率を含むルーチングテーブルを用いてルーチ
ングし、かつ蟻エージェントを用いてアントネットアル
ゴリズムに基づいて上記ルーチングテーブルを学習によ
り構築するルータ装置の制御方法において、上記ルーチ
ングテーブルのすべてのルーチング確率を、隣接ノード
の数の逆数である均一ランダム確率に近付けるように、
周期的に減少させることによって、上記ルーチングテー
ブルを更新する減衰法処理と、自局ノードから宛先ノー
ドへのトリップ時間が所定のしきい値よりも長いとき
に、上記ルーチングテーブルのすべてのルーチング確率
を、上記均一ランダム確率に近付けるように減少させる
ことによって、上記ルーチングテーブルを更新する負の
フィードバック処理との少なくとも一方を実行する。従
って、減衰法処理を用いてルーチング確率を時間ととも
に揮発させることにより、ルーチングロックを回避して
ネットワーク上の故障や誤りに対する頑強性を有するこ
とができる。また、ルーチングロックされた経路を通過
したエージェントが大きなトリップ時間を経験したと
き、その経路に関連するルーチング確率を、負のフィー
ドバック処理によって減少させることにより、ルーチン
グロックを回避してネットワーク上の故障や誤りに対す
る頑強性を有することができる。それ故、パケットロス
を改善することができるとともに、伝送遅延を改善する
ことができ、当該パケット伝送ネットワーク全体の品質
を改善することができる。

【０１２２】また、本発明に係るルータ装置の制御装置
によれば、複数のノードから構成されるパケット伝送ネ
ットワークを介して出発ノードから宛先ノードに向けて
パケットを送信する場合に、パケットを自局ノードから
隣接ノードに、各隣接ノードに対するルーチング確率を
含むルーチングテーブルを用いてルーチングし、かつ蟻
エージェントを用いてアントネットアルゴリズムに基づ
いて上記ルーチングテーブルを学習により構築する制御
手段を備えたルータ装置の制御装置において、上記制御
手段は、上記ルーチングテーブルのすべてのルーチング
確率を、隣接ノードの数の逆数である均一ランダム確率
に近付けるように、周期的に減少させることによって、
上記ルーチングテーブルを更新する減衰法処理と、自局
ノードから宛先ノードへのトリップ時間が所定のしきい
値よりも長いときに、上記ルーチングテーブルのすべて
のルーチング確率を、上記均一ランダム確率に近付ける
ように減少させることによって、上記ルーチングテーブ
ルを更新する負のフィードバック処理との少なくとも一
方を実行する。従って、減衰法処理を用いてルーチング
確率を時間とともに揮発させることにより、ルーチング
ロックを回避してネットワーク上の故障や誤りに対する
頑強性を有することができる。また、ルーチングロック
された経路を通過したエージェントが大きなトリップ時
間を経験したとき、その経路に関連するルーチング確率
を、負のフィードバック処理によって減少させることに
より、ルーチングロックを回避してネットワーク上の故
障や誤りに対する頑強性を有することができる。それ
故、パケットロスを改善することができるとともに、伝
送遅延を改善することができ、当該パケット伝送ネット
ワーク全体の品質を改善することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る第１の実施形態である減衰法処
理を含むルーチング処理を実行するルータ装置１００の
全体構成を示すブロック図である。

【図２】 本発明に係る第１の実施形態で用いられるア
ントネットを用いたルーチング処理に基づいて、ノード
ｓから宛先ノードｄにパケットを送信するときの前進蟻
及び後退蟻の動きを示す図である。

【図３】 本発明に係る第１の実施形態で用いられるア
ントネットアルゴリズムの前進蟻及び後退蟻のパケット
フォーマットを示す図である。

【図４】 図１のルータ装置１００を備えたノードｋに
よって実行されるルーチング処理を示すフローチャート
である。

【図５】 図４のサブルーチンであるステップＳ５の後
退蟻ルーチング処理を示すフローチャートである。

【図６】 図４のサブルーチンであるステップＳ６の前
進蟻ルーチング処理を示すフローチャートである。

【図７】 図６のサブルーチンであるステップＳ２３の
後退蟻送信処理を示すフローチャートである。

【図８】 図４のサブルーチンであるステップＳ８のパ
ケットルーチング処理を示すフローチャートである。

【図９】 図４のルーチング処理に対する割込処理であ
る前進蟻送信処理を示すフローチャートである。

【図１０】 第１の実施形態の割込処理である減衰法処
理を示すフローチャートである。

【図１１】 図５のステップＳ５の後退蟻ルーチング処
理の変形例である第２の実施形態の負のフィードバック
処理を示すフローチャートである。

【図１２】 本発明に係る第１及び第２の実施形態の動
作を検証するためのシミュレーションで用いられる１４
個のノードから構成されたＮＳＦＮＥＴのネットワーク
モデルを示すノード説明図である。

【図１３】 図１２のネットワークモデルにおけるノー
ドの内部構造を示すブロック図である。

【図１４】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として比較例のＯＲＧを用いた
ときに、異なるシミュレーション時間にトラヒック強度
Ｉを変化させたときのルーチングロックの影響を示すグ
ラフである。

【図１５】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として、比較例のＯＲＧと第１
の実施形態のＤＣＹと第２の実施形態のＮＦＢを用いた
ときのロック率の比較を示すグラフである。

【図１６】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として、比較例のＯＲＧと第１
の実施形態のＤＣＹと第２の実施形態のＮＦＢとを用い
たときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場合のそれぞ
れの平均遅延時間の比較を示すグラフである。

【図１７】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として比較例のＯＲＧを用いた
ときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場合のパケット
数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフである。

【図１８】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第１の実施形態のＤＣＹ
を用いたときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場合の
パケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフである。

【図１９】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第２の実施形態のＮＦＢ
を用いたときに、トラヒック強度Ｉを変化させた場合の
パケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフである。

【図２０】 図１２のネットワークモデルにおける、パ
ケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_pによる比較例のＯＲＧ、第１の
実施形態のＤＣＹ又は第２の実施形態のＮＦＢのネット
ワークへの適応性の評価を示すグラフである。

【図２１】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として比較例のＯＲＧを用いた
ときに、リンク｛２，７｝がリンクダウンした場合のパ
ケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフである。

【図２２】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第１の実施形態のＤＣＹ
を用いたときに、リンク｛２，７｝がリンクダウンした
場合のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフで
ある。

【図２３】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第２の実施形態のＮＦＢ
を用いたときに、リンク｛２，７｝がリンクダウンした
場合のパケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフで
ある。

【図２４】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として、比較例のＯＲＧ、第１
の実施形態のＤＣＹ又は第２の実施形態のＮＦＢを用い
たときに、リンク｛２，７｝がリンクダウンした場合の
ルーチング確率Ｐ¹⁰ _2,7のダイナミックスを示すグラフ
である。

【図２５】 図１２のネットワークモデルにおいて探求
確率Ｐｅを変化させた場合のパケット数Ｎ_pの最大値Ｍ_p
による比較例のＯＲＧ、第１の実施形態のＤＣＹ及び第
２の実施形態のＮＦＢのリンクダウンへの適応性の評価
を示すグラフである。

【図２６】 図１２のネットワークモデルにおいてトラ
ヒック強度Ｉを変化させた場合のパケット数Ｎ_pの最大
値Ｍ_pによる比較例のＯＲＧ、第１の実施形態のＤＣＹ
及び第２の実施形態のＮＦＢのリンクダウンへの適応性
の評価を示すグラフである。

【図２７】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として比較例のＯＲＧを用いた
場合に、ノード１１がノードダウンしたときのパケット
数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフである。

【図２８】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第１の実施形態のＤＣＹ
を用いた場合に、ノード１１がノードダウンしたときの
パケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフである。

【図２９】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第２の実施形態のＮＦＢ
を用いた場合に、ノード１１がノードダウンしたときの
パケット数Ｎ_pのダイナミックスを示すグラフである。

【図３０】 図１２のネットワークモデルにおける、探
求確率Ｐｅを変化させた場合のパケット数Ｎ_pの最大値
Ｍ_pによる比較例のＯＲＧ、第１の実施形態のＤＣＹ及
び第２の実施形態のＮＦＢのノードダウンへの適応性の
評価を示すグラフである。

【図３１】 図１２のネットワークモデルにおける、ト
ラヒック強度Ｉを変化させた場合のパケット数Ｎ_pの最
大値Ｍ_pによる比較例のＯＲＧ、第１の実施形態のＤＣ
Ｙ及び第２の実施形態のＮＦＢのノードダウンへの適応
性の評価を示すグラフである。

【図３２】 図１２のネットワークモデルにおいてシミ
ュレーションを行っている場合のリンクダウンによるス
タブの発生を示すノード説明図である。

【図３３】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第１の実施形態のＤＣＹ
を用いた場合に、ノード１１がノードダウンした場合と
瞬間ノードダウンした場合とのネットワークへの影響を
示すグラフである。

【図３４】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として第２の実施形態のＮＦＢ
を用いた場合に、ノード１１がノードダウンした場合と
瞬間ノードダウンした場合とのネットワークへの影響を
示すグラフである。

【図３５】 図１２のネットワークモデルにおいて、各
ノードのルーチング処理として、第１の実施形態のＤＣ
Ｙ及び第２の実施形態のＮＦＢを用いたときの、通常の
ノードダウン時と瞬間ノードダウン時のそれぞれのロッ
ク率の比較を示すグラフである。

【符号の説明】

１０…コントローラ、 １１…プログラムＲＯＭ、 １２…ワーキングＲＡＭ、 １３ａ，１３ｂ…ルーチングテーブルメモリ、 １４…ネットワークノードメモリ、 １５…トリップ時間統計データメモリ、 ２０−０乃至２０−Ｍ…入力インターフェース、 ２１…キューメモリ、 ２２…データスイッチ、 ２３−０乃至２３−Ｍ…出力バッファメモリ、 ２４−０乃至２４−Ｍ…出力インターフェース、 １００…ルータ装置、 Ａ₁乃至Ａ_M…ノード、 ＣＴ１…ローカル通信端末。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き 特許法第30条第１項適用申請有り 平成10年６月４日大 阪大学基礎工学部において開催された社団法人電子情報 通信学会情報ネットワーク研究会において発表 (56)参考文献 特開 平５−14396（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−290352（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−30113（ＪＰ，Ａ) Ｄｉ Ｃａｒｏ Ｇ，Ｄｏｒｉｇｏ Ｍ”Ａｎｔ Ｃｏｌｏｎｉｅｓ ｆｏｒ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒｃｕｔｉｎｇ ｉｎ Ｐａｃｋｅｔ−Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｎｅ ｔｗｏｒｋｓ”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＰＰＳＮ Ｖ Ａｍｓｔｅｒｄ ａｍ，Ｈｏｌｌａｎｄ，Ｓｅｐ．1998 Ｄｉ Ｃａｒｏ Ｇ，Ｄｏｒｉｇｏ Ｍ”Ｍｏｂｉｌｅ Ａｇｅｎｔｓ ｆｏ ｒ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒｏｕｔｉｎ ｇ”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｈ ＩＣＳＳ31 Ｈａｗａｉｉ，Ｊａｎ. 1998 ｈｔｔｐ：／／ｉｒｉｄｉａ．ｕｌ ｂ．ａｃ．ｂｅ／￣ｇｄｉｃａｒｏ／ｍ ｙ＿ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ｈｔｍ ｌ＿ ｈｔｔｐ：／／ｉｒｉｄｉａ．ｕｌ ｂ．ａｃ．ｂｅ／￣ｍｄｏｒｉｇｏ／Ａ ＣＯ／ＡＣＯ．ｈｔｍｌ (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) H04L 12/56 H04L 12/28 H04L 12/46

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のノードから構成されるパケット伝
   送ネットワークを介して出発ノードから宛先ノードに向
   けてパケットを送信する場合に、パケットを自局ノード
   から隣接ノードに、各隣接ノードに対するルーチング確
   率を含むルーチングテーブルを用いてルーチングし、か
   つ蟻エージェントを用いてアントネットアルゴリズムに
   基づいて上記ルーチングテーブルを学習により構築する
   ルータ装置の制御方法において、 上記ルーチングテーブルのすべてのルーチング確率を、
   隣接ノードの数の逆数である均一ランダム確率に近付け
   るように、周期的に減少させることによって、上記ルー
   チングテーブルを更新する減衰法処理と、 自局ノードから宛先ノードへのトリップ時間が所定のし
   きい値よりも長いときに、上記ルーチングテーブルのす
   べてのルーチング確率を、上記均一ランダム確率に近付
   けるように減少させることによって、上記ルーチングテ
   ーブルを更新する負のフィードバック処理との少なくと
   も一方を実行することを特徴とするルータ装置の制御方
   法。
2. 【請求項２】 上記減衰法処理は、上記蟻エージェント
   のうちの後退蟻が所定の前進蟻の送信間隔で戻ってくる
   としたときに、後退蟻が自局ノードに到着することによ
   るルーチング確率の増加と、上記減衰法処理によるルー
   チング確率の減少とが釣り合う確率Ｐ₀に基づいて計算
   された減衰率を用いて、上記ルーチングテーブルのすべ
   てのルーチング確率を減衰させることを特徴とする請求
   項１記載のルータ装置の制御方法。
3. 【請求項３】 上記負のフィードバック処理は、上記ル
   ーチング確率が１に近い所定の値よりも大きく、ルータ
   装置のルーチングが不安定な状態にあり、かつ、自局ノ
   ードから宛先ノードへのトリップ時間が所定のしきい値
   よりも長いときに、所定の負の強化率を用いて、上記ル
   ーチングテーブルのすべてのルーチング確率を、上記均
   一ランダム確率に近付けるように減少させることを特徴
   とする請求項１記載のルータ装置の制御方法。
4. 【請求項４】 複数のノードから構成されるパケット伝
   送ネットワークを介して出発ノードから宛先ノードに向
   けてパケットを送信する場合に、パケットを自局ノード
   から隣接ノードに、各隣接ノードに対するルーチング確
   率を含むルーチングテーブルを用いてルーチングし、か
   つ蟻エージェントを用いてアントネットアルゴリズムに
   基づいて上記ルーチングテーブルを学習により構築する
   制御手段を備えたルータ装置の制御装置において、 上記制御手段は、 上記ルーチングテーブルのすべてのルーチング確率を、
   隣接ノードの数の逆数である均一ランダム確率に近付け
   るように、周期的に減少させることによって、上記ルー
   チングテーブルを更新する減衰法処理と、 自局ノードから宛先ノードへのトリップ時間が所定のし
   きい値よりも長いときに、上記ルーチングテーブルのす
   べてのルーチング確率を、上記均一ランダム確率に近付
   けるように減少させることによって、上記ルーチングテ
   ーブルを更新する負のフィードバック処理との少なくと
   も一方を実行することを特徴とするルータ装置の制御装
   置。
5. 【請求項５】 上記制御手段は、上記減衰法処理におい
   て、上記蟻エージェントのうちの後退蟻が所定の前進蟻
   の送信間隔で戻ってくるとしたときに、後退蟻が自局ノ
   ードに到着することによるルーチング確率の増加と、上
   記減衰法処理によるルーチング確率の減少とが釣り合う
   確率Ｐ₀に基づいて計算された減衰率を用いて、上記ル
   ーチングテーブルのすべてのルーチング確率を減衰させ
   ることを特徴とする請求項４記載のルータ装置の制御装
   置。
6. 【請求項６】 上記制御手段は、上記負のフィードバッ
   ク処理において、上記ルーチング確率が１に近い所定の
   値よりも大きく、ルータ装置のルーチングが不安定な状
   態にあり、かつ、自局ノードから宛先ノードへのトリッ
   プ時間が所定のしきい値よりも長いときに、所定の負の
   強化率を用いて、上記ルーチングテーブルのすべてのル
   ーチング確率を、上記均一ランダム確率に近付けるよう
   に減少させることを特徴とする請求項４記載のルータ装
   置の制御装置。