JP5506538B2 - Route calculation method, apparatus and program - Google Patents
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本発明は、経路計算方法及び装置及びプログラムに係り、特に、ネットワークにおける経路を探索するための経路計算方法及び装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a route calculation method, apparatus, and program, and more particularly, to a route calculation method, device, and program for searching for a route in a network.
経路を計算する方法として、ダイクストラ法、ベルマン・フォード法や、特許文献1に示される方法等がある。
As a method for calculating a route, there are a Dijkstra method, a Bellman-Ford method, a method disclosed in
上記のダイクストラ法、ベルマン・フォード法や、特許文献1に示される方法は、始点から終点までの経路探索によって求まる経路候補と、終点から始点までの経路探索によって求まる経路候補とが一致する、という前提で経路を探索している。
The Dijkstra method, the Bellman-Ford method, and the method disclosed in
また隣接行列や、接続行列では無向グラフを利用することにより、有向グラフよりも行列の表現に必要なデータを削減でき、計算に必要とされるメモリサイズが小さくなる。 In addition, by using an undirected graph in an adjacency matrix or a connection matrix, data required for matrix representation can be reduced as compared with a directed graph, and a memory size required for calculation is reduced.
例えば、有向グラフと無向グラフの違いは以下のようになる。1〜N個のノードで構成されるネットワークトポロジを隣接行列で表す場合、隣接行列はN×Nの行列になる。この際、たとえばノード"i"から隣接のノード"j"に経路探索を進める場合、データベース上の隣接行列の行"i"と列"j"の値を参照する。このとき、例えば値がゼロであれば接続しておらず、値が"1"であれば接続していることになる。無向グラフの場合、行"i"と列"j"の行列成分と、行"j"と列"i"の行列成分が同じになる。それゆえ、隣接行列の大きさはN×Nであっても、実際にデータベースに記憶しておくべき隣接行列の大きさはN×N÷2、すなわち本来の隣接行列の半分のサイズに相当する分だけを記憶すればよい。一方、有向グラフの場合、行"i"と列"j"の行列成分と行"j"と列"i"の行列成分が異なる。それゆえ、経路計算を実行する計算機のメモリ上に同隣接行列を記憶する場合、有向グラフを記憶するために必要なメモリサイズは、N×Nの隣接行列そのものを記憶する分だけ必要となる。すなわちあるネットワークトポロジを仮定すると、そのトポロジに沿った有向グラフを記憶するためのデータベースのメモリサイズは、同様の無向グラフを記憶するためのデータベースのメモリサイズの2倍となる。それゆえ計算機上において、無向グラフは、有向グラフよりも巨大なネットワークを表現でき、無向グラフを利用した経路計算方法は大規模ネットワークの経路探索に向いている。 For example, the difference between a directed graph and an undirected graph is as follows. When a network topology composed of 1 to N nodes is represented by an adjacency matrix, the adjacency matrix is an N × N matrix. At this time, for example, when the route search is advanced from the node “i” to the adjacent node “j”, the values of the row “i” and the column “j” of the adjacency matrix on the database are referred to. At this time, for example, if the value is zero, the connection is not established, and if the value is “1”, the connection is established. In the case of an undirected graph, the matrix components of row “i” and column “j” and the matrix components of row “j” and column “i” are the same. Therefore, even if the size of the adjacency matrix is N × N, the size of the adjacency matrix that should actually be stored in the database is equivalent to N × N ÷ 2, that is, half the size of the original adjacency matrix You only have to remember the minutes. On the other hand, in the case of a directed graph, the matrix components of row “i” and column “j” are different from the matrix components of row “j” and column “i”. Therefore, when the adjacency matrix is stored on the memory of the computer that executes the path calculation, the memory size necessary for storing the directed graph is required only for storing the N × N adjacency matrix itself. That is, assuming a certain network topology, the memory size of a database for storing a directed graph according to the topology is twice the memory size of a database for storing a similar undirected graph. Therefore, on a computer, an undirected graph can represent a larger network than a directed graph, and a route calculation method using an undirected graph is suitable for route search of a large-scale network.
ネットワークの伝送技術では、イーサネット(登録商標)や、SONET/SDH(Synchronous Optical Network/Synchronous Digital Hierarchy)、OTN(Optical Transport Network)など、双方向で同じ経路となるため、無向グラフでネットワークを十分に表現できている。それゆえ、ネットワークの経路探索には一般的に無向グラフが利用される。 With network transmission technology, Ethernet (registered trademark), SONET / SDH (Synchronous Optical Network / Synchronous Digital Hierarchy), OTN (Optical Transport Network), etc. have the same path in both directions, so the network can be used with undirected graphs. Can be expressed. Therefore, undirected graphs are generally used for network route search.
上記の前提に基づく経路計算方法は、図7のようなReconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer (ROADM)などの通信装置がネットワーク内に存在する場合、始点から終点までの経路を正確に探索することはできない。なぜなら、ROADMは、図18や図19に示される通り、始点から終点への経路探索によって求まる経路候補と、終点から始点への経路探索によって求まる経路候補とが一致しないためである。図18及び図19に基づいてROADMの経路の考え方について説明する。図18において、インターフェース部内のトランスポンダからROADMスイッチ部に入力された信号は、右方向に出力される。しかしながら、左方向には出力されない。一方、図19において、ROADMスイッチ部から図18と同じ上記のトランスポンダに入力された信号は、左方向からROADMスイッチ部に入力されてその後に上記トランスポンダに入力される。しかしながら、右方向からROADMスイッチ部に入力されることはない。すなわち、ROADMという通信装置の内部において、始点から終点への経路探索によって求まる経路候補と、終点から始点への経路探索によって求まる経路候補とは異なる。すなわち、図20のようにROADMを有するネットワークでは、始点と終点の設定次第で図21のように実現可能な経路が異なってしまう。 The route calculation method based on the above premise cannot accurately search for a route from the start point to the end point when a communication device such as Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer (ROADM) as shown in FIG. 7 exists in the network. . This is because, in ROADM, as shown in FIGS. 18 and 19, the route candidate obtained by the route search from the start point to the end point does not match the route candidate obtained by the route search from the end point to the start point. The concept of the ROADM route will be described with reference to FIGS. In FIG. 18, a signal input from the transponder in the interface unit to the ROADM switch unit is output in the right direction. However, it is not output in the left direction. On the other hand, in FIG. 19, the signal input from the ROADM switch unit to the same transponder as in FIG. 18 is input from the left to the ROADM switch unit and then input to the transponder. However, there is no input from the right to the ROADM switch section. That is, in the ROADM communication device, the route candidate obtained by the route search from the start point to the end point is different from the route candidate obtained by the route search from the end point to the start point. That is, in the network having ROADM as shown in FIG. 20, the feasible paths are different as shown in FIG. 21 depending on the setting of the start point and the end point.
一方、隣接行列は単に物理的な接続のみを表現しており、隣接行列だけでは上記のような方向制約を表現できない。 On the other hand, the adjacency matrix simply represents only a physical connection, and the above-described direction constraint cannot be represented only by the adjacency matrix.
ダイクストラ法、ベルマン-フォード法、及び特許文献1に示される方法などがROADMを有するネットワークにおいても正確に始点から終点までの経路を求めるためには、経路探索の方向性を管理して方向の制約に合う経路を探索する必要がある。
In order for the Dijkstra method, the Bellman-Ford method, and the method disclosed in
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、隣接行列の演算のメモリ量を抑えつつ、方向性の制約があるネットワークの経路探索が可能な経路計算方法及び装置及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and provides a route calculation method, apparatus, and program capable of searching a route in a network with directionality restrictions while suppressing the amount of memory for calculating an adjacency matrix. Objective.
上記の課題を解決するために、本発明(請求項1)は、始点から終点までの経路上にある点“A”から隣接する点を探索して点“B”を発見し、その後に該点“B”と隣接する点を探索する際、該点“B”の隣接点が点“A”によって制限されるネットワークにおいて、ある点(始点)からある点(終点)までの0本以上の経路を探索する経路計算方法であって、
基点枝と評価枝の接続関係を格納した経路データベースと、
ネットワークを隣接行列もしくはそれと同等の無向グラフの行列によって表現し、かつ、該行列を記憶した隣接行列データベースと、
経路の方向制約の条件として、各点の識別情報毎に、入力点と1つ以上の出力先候補である出力点との組を記録した方向制約データベースと、
経路計算手段と、
を有する装置において、
経路計算手段が、
経路データベースを参照して始点から終点までの経路上の探索済みの枝に接続されている点“A”(基点枝)を取得する基点枝探索ステップと、
隣接行列データベースを参照して、点“A”(基点枝)に隣接する点を探索して点“B”(評価枝)を発見する隣接点探索ステップと、
方向制約データベースを参照して、点“A”への入力点を探索済みの枝としたとき、該点“A”からの出力点に点“B”が含まれるか否かを判定し、含まれる場合は、該点“A”(基点枝)と該点“B”(評価枝)の接続関係を経路データベースに格納する方向制約チェックステップと、を行う。
In order to solve the above-mentioned problem, the present invention (Claim 1) searches for an adjacent point from a point “A” on the path from the start point to the end point, and finds a point “B”, and then When searching for a point adjacent to the point “B”, in the network where the adjacent point of the point “B” is limited by the point “A”, zero or more points from a certain point (start point) to a certain point (end point) A route calculation method for searching for a route ,
A route database storing the connection relationship between the base branch and the evaluation branch;
An adjacency matrix database representing the network by an adjacency matrix or an equivalent undirected graph matrix, and storing the matrix;
A direction constraint database that records pairs of input points and output points that are one or more output destination candidates for each point of identification information as a condition of route direction constraints,
A route calculation means;
In a device having
The route calculation means
A base branch search step for obtaining a point “A” (base branch) connected to the searched branch on the path from the start point to the end point with reference to the path database;
An adjacent point search step of searching for a point adjacent to the point “A” (base point branch) by referring to the adjacency matrix database and finding a point “B” (evaluation branch);
With reference to the direction constraint database, when the input point to the point "A" was searched-branches, determines whether include point "B" to the output point from the point "A", contained If you performed and direction constraints checking step of storing the point "a" (base branch) and the point "B" the connection relationship (evaluation branches) in the path database, the.
また、本発明(請求項2)は、始点から終点までの経路上にある点“A”から隣接する点を探索して点“B”を発見し、その後に該点“B”と隣接する点を探索する際、該点“B”の隣接点が点“A”によって制限されるネットワークにおいて、ある点(始点)からある点(終点)までの0本以上の経路を探索する経路計算装置であって、
基点枝と評価枝の接続関係を格納した経路データベースと、
ネットワークを隣接行列もしくはそれと同等の無向グラフの行列によって表現し、かつ、該行列を記憶した隣接行列データベースと、
経路の方向制約の条件として、各点の識別情報毎に、入力点と1つ以上の出力先候補である出力点との組を記録した方向制約データベースと、
経路計算手段と、
を有し、
経路計算手段は、
経路データベースを参照して始点から終点までの経路上の探索済みの枝に接続されている点“A”(基点枝)を取得する基点枝探索手段と、
隣接行列データベースを参照して、点“A”(基点枝)に隣接する点を探索して点“B”(評価枝)を発見する隣接点探索手段と、
方向制約データベースを参照して、点“A”への入力点を探索済みの枝としたとき、該点“A”からの出力点に点“B”が含まれるか否かを判定し、含まれる場合は、該点“A”(基点枝)と該点“B”(評価枝)の接続関係を経路データベースに格納する方向制約チェック手段と、
を有する。
The present invention (Claim 2) searches for a point adjacent to a point “A” on the route from the start point to the end point, finds a point “B”, and then adjoins the point “B”. When searching for a point, a route calculation device that searches for zero or more routes from a certain point (start point) to a certain point (end point) in a network in which adjacent points of the point “B” are limited by the point “A” there is,
A route database storing the connection relationship between the base branch and the evaluation branch;
An adjacency matrix database representing the network by an adjacency matrix or an equivalent undirected graph matrix, and storing the matrix;
A direction constraint database that records pairs of input points and output points that are one or more output destination candidates for each point of identification information as a condition of route direction constraints,
A route calculation means;
Have
The route calculation means
Base point branch searching means for obtaining a point “A” (base point branch) connected to the searched branch on the route from the start point to the end point with reference to the route database;
An adjacent point search means for searching for a point adjacent to the point “A” (base point branch) by referring to the adjacency matrix database and finding a point “B” (evaluation branch);
With reference to the direction constraint database, when the input point to the point "A" was searched-branches, determines whether include point "B" to the output point from the point "A", contained If the direction constraint checking means for storing the point "a" (base branch) and the point "B" the connection relationship (evaluation branches) in the path database,
Have
また、本発明(請求項3)は、請求項2に記載経路計算装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
The present invention (Claim 3) is a program for causing a computer to function as each means constituting the route calculation apparatus according to
これにより、ある点"B"において、点"B"に入力してきた方向、ならびに入力方向に基づいて制限される点"B"からの出力方向を管理することができる。 Thereby, at a certain point “B”, the direction input to the point “B” and the output direction from the point “B” restricted based on the input direction can be managed.
上記のように本発明は、一部方向制約のあるネットワークでの経路探索において、無向グラフに対応する隣接行列をベースに探索し、方向制約のチェックを付加したことにより、無向グラフをベースとしているため、隣接行列の演算のメモリ量を抑えたまま、方向性のあるネットワークの経路探索が可能となる。 As described above, the present invention is based on an undirected graph by searching based on an adjacency matrix corresponding to an undirected graph and adding a direction constraint check in a route search in a network with a partially directional constraint. Therefore, it is possible to search for a route in a directional network while suppressing the memory capacity for calculation of the adjacency matrix.
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[第1の実施の形態]
本発明は、ダイクストラ法、ベルマン-フォード法、及び、特許文献1に示す方法などに、経路探索の方向性を管理する機能を付与し、方向の制約に合う経路を探索するものである。
[First Embodiment]
The present invention adds a function for managing the directionality of route search to the Dijkstra method, the Bellman-Ford method, and the method disclosed in
図1は、本発明の第1の実施の形態における経路計算装置の構成を示す。 FIG. 1 shows the configuration of a route calculation apparatus according to the first embodiment of the present invention.
経路計算装置10は、経路計算部11、隣接行列データベース12、経路データベース13、方向制約データベース14を有する。
The
隣接行列データベース12は、図2に示す隣接行列が格納される。
The
経路データベース13は、基点枝と評価枝の接続関係が格納される。図3は経路データベース13の例、並びに、経路データベース13上に記憶される経路の例である。始点が「点1」の例である。経路は行毎に記載され、始点から求められた枝が列記される。各行の右端にある枝は基本的に未探索の枝であり、今後の基点枝の候補である。但し、探索済の枝である場合もある。
The
方向制約データベース14は、図4に示すように点の識別情報毎に入力点と出力点の組からなり、出力点の項目は1つの以上の出力先候補が格納される。具体的には図5に示すようなデータが格納される。方向制約データベース14の見方について、識別情報「4」の点を例として説明する。「点5」から「点4」に入力した場合、「点4」は「点3」もしくは点6と接続できる。また、「点6」から「点4」に入力した場合、「点4」は「点3」と接続できる。
As shown in FIG. 4, the
経路計算部11は、隣接行列データベース12を参照し、経路データベース13ネットワークを隣接行列、接続行列、もしくはそれと同等の行列によって表現し、且つ前記行列に基づいてある点(始点)からある点(終点)までの0本以上の経路を探索する経路計算アルゴリズムを有する。
The
図6は、本発明の第1の実施の形態における経路計算装置の経路計算処理のフローチャートである。 FIG. 6 is a flowchart of route calculation processing of the route calculation apparatus according to the first embodiment of the present invention.
ステップ101) まず、経路計算部11は経路データベース13を参照し、これまでに探索された枝(探索済の枝)に接続しており、尚且つ未探索の枝のひとつを選択する。これを「基点枝」の確定とする。開始当初、これまでに探索された枝とは始点だけであり、始点を基点枝として探索を開始する。この時点において、基点枝は探索済みの枝として経路データベース13で管理される。
Step 101) First, the
但し、基点枝となる未探索の枝がひとつもない場合、探索失敗である。すなわち、始点から終点までを結ぶ経路は存在しないことになる。 However, if there is no unsearched branch as a base branch, the search is unsuccessful. That is, there is no path connecting from the start point to the end point.
ステップ102) 次に、ステップ101において基点枝がある場合は、当該基点枝をメモリ(図示せず)に格納し、経路計算部11は隣接行列データベース12を参照して基点枝からみた未探索の枝の探索を行う。基点枝からみた未探索の枝がない場合、ステップ101に戻って基点枝を探索する。
Step 102) Next, if there is a base branch in
ステップ103) 一方、未探索の枝を発見した場合(評価枝の確定)、その枝をメモリ(図示せず)に評価枝として格納する。経路計算部11は、方向制約チェック処理として、図4の方向制約データベース14を参照し、メモリ(図示せず)内の基点枝と評価枝の関係を評価する。方向制約の観点から基点枝と評価枝が接続できない場合、経路計算部11は、ステップ102に移行し、再び隣接行列データベース12を参照し、基点枝からみた未探索の枝を探索する。
Step 103) On the other hand, when an unsearched branch is found (determination of an evaluation branch), the branch is stored as an evaluation branch in a memory (not shown). The
ステップ104) 経路計算部11は、上記のステップ103において、基点枝から評価枝への方向制約の問題がない場合、次に評価枝が終点であるか否かを評価する。評価枝が終点ではない場合はステップ105に移行し、評価枝が終点である場合はステップ106に移行する。
Step 104) If there is no problem of direction restriction from the base branch to the evaluation branch in the above Step 103, the
ステップ105) 経路計算部11は、基点枝と評価枝の接続関係を経路データベース13に記憶する。
Step 105) The
ステップ106) ステップ104において、評価枝が終点である場合、経路計算部11は基点枝と評価枝の接続関係を経路データベース13に記憶すると共に、その時点で始点から終点までの経路が求まる。
Step 106) When the evaluation branch is the end point in Step 104, the
以上により、方向制約のあるネットワークにおいて始点から終点までの経路を求めることができる。 As described above, a route from the start point to the end point can be obtained in a network with direction restrictions.
例えば、始点「1」かつ終点「6」の経路を探索する場合、方向制約並びに隣接行列の観点から1→5→4→6の経路以外に経路は存在しない。 For example, when searching for a route with the start point “1” and the end point “6”, there are no routes other than the route of 1 → 5 → 4 → 6 from the viewpoint of the direction constraint and the adjacency matrix.
一方、方向制約を考慮することなく隣接行列のみに基づいて経路を計算する場合、図2の隣接行列DB12のトポロジの例から経路候補は以下の4つとなる。 On the other hand, when a route is calculated based only on the adjacency matrix without taking the direction constraint into consideration, there are the following four route candidates from the example of the topology of the adjacency matrix DB12 in FIG.
・経路候補の例
1→5→4→6
1→2→5→4→6
1→2→3→4→6
1→5→2→3→4→6
以上のとおり、方向制約を考慮しない場合、本来は存在しないはずの経路が算出される可能性がある。
・ Example of
1 → 2 → 5 → 4 → 6
1 → 2 → 3 → 4 → 6
1 → 5 → 2 → 3 → 4 → 6
As described above, when the direction constraint is not taken into consideration, there is a possibility that a route that should not exist originally is calculated.
[第2の実施の形態]
本実施の形態は、特許文献1及び第1の実施の形態をベースとした方向制約チェック付き経路計算方法である。
[Second Embodiment]
The present embodiment is a route calculation method with a direction constraint check based on
図7は、特許文献1の図3に記載された経路探索装置(NRM)の構成を示し、一方、図8は、本発明の第2の実施の形態における経路探索装置(NRM)の拡張例を示す。図8に示すNRMは、図7の構成に、前述の図6のステップ103に相当する機能を有する方向制約チェック部210を追加したものである。
FIG. 7 shows the configuration of the route search apparatus (NRM) described in FIG. 3 of
図9は、特許文献1の図5のネットワーク構成リストの例を示している。一方、図10は、本発明の第2の実施の形態におけるネットワーク構成リストの拡張例であり、図9のネットワーク構成リストに、第1の実施の形態の図4の方向制約データベース13の部分を追加したものである。
FIG. 9 shows an example of the network configuration list of FIG. On the other hand, FIG. 10 is an example of expansion of the network configuration list in the second embodiment of the present invention. The network configuration list in FIG. 9 includes the portion of the
図11は、特許文献1の図8の利用可能資源リストの例を示している。一方、図12は、本発明の第2の実施の形態における利用可能資源リストの例であり、図11の利用可能資源リストに図10に基づく方向制約データベース13の部分を追加したものである。
FIG. 11 shows an example of the available resource list of FIG. On the other hand, FIG. 12 is an example of the available resource list in the second embodiment of the present invention, in which a portion of the
図13は、特許文献1の図11の隣接行列の例を示している。一方、図14は、本発明の第2の実施の形態における隣接行列の拡張例であり、図13の隣接行列に図12に基づく方向制約データベース13の部分を追加したものである。
FIG. 13 shows an example of the adjacency matrix of FIG. On the other hand, FIG. 14 is an extension example of the adjacency matrix in the second embodiment of the present invention, in which the part of the
図15は、特許文献1の図14の経路探索方法の例を示している。一方、図16は、本発明の第2の実施の形態における経路探索方法の拡張例であり、図15の経路探索方法のフローに図6のステップ103の方向制約チェックステップ(ステップ300)を追加したものである。 FIG. 15 shows an example of the route search method of FIG. On the other hand, FIG. 16 is an extended example of the route search method according to the second embodiment of the present invention, and the direction constraint check step (step 300) of step 103 of FIG. 6 is added to the flow of the route search method of FIG. It is a thing.
以上の追加を行うことにより、特許文献1の経路探索方法に方向制約チェックステップを追加することができる。
By performing the above addition, a direction constraint check step can be added to the route search method of
上記の第1の実施の形態における図1及び図8に示す構成要素の動作をプログラムとして構築し、経路計算装置、経路探索装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。 The operations of the components shown in FIG. 1 and FIG. 8 in the first embodiment are constructed as a program, installed in a computer used as a route calculation device and a route search device, and executed, or via a network Can be distributed.
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、CD−ROM等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。 In addition, the constructed program can be stored in a portable storage medium such as a hard disk, a flexible disk, or a CD-ROM, and can be installed or distributed in a computer.
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and applications can be made within the scope of the claims.
10 経路計算装置
11 経路計算部
12 隣接行列データベース
13 経路データベース
14 方向制約デーベース
100 経路探索装置(NRM)
110 コア部
120 経路探索部
125 通信制御部
130 接続行列作成部
140 経路チェック部
150 コストチェック部
160 リミテーションチェック部
170 データ管理DB
175 通信路制御DB
180 算出経路DB
190 確定経路DB
210 方向制約チェック部
220 方向制約DB
DESCRIPTION OF
110
175 communication path control DB
180 Calculation path DB
190 Confirmed route DB
210 Direction
Claims (3)
基点枝と評価枝の接続関係を格納した経路データベースと、
ネットワークを隣接行列もしくはそれと同等の無向グラフの行列によって表現し、かつ、該行列を記憶した隣接行列データベースと、
経路の方向制約の条件として、各点の識別情報毎に、入力点と1つ以上の出力先候補である出力点との組を記録した方向制約データベースと、
経路計算手段と、
を有する装置において、
前記経路計算手段が、
前記経路データベースを参照して始点から終点までの経路上の探索済みの枝に接続されている点“A”(基点枝)を取得する基点枝探索ステップと、
前記隣接行列データベースを参照して、前記点“A”(基点枝)に隣接する点を探索して点“B”(評価枝)を発見する隣接点探索ステップと、
前記方向制約データベースを参照して、前記点“A”への入力点を前記探索済みの枝としたとき、該点“A”からの出力点に前記点“B”が含まれるか否かを判定し、含まれる場合は、該点“A”(基点枝)と該点“B”(評価枝)の接続関係を前記経路データベースに格納する方向制約チェックステップと、
を行うことを特徴とする経路計算方法。 When searching for a point “B” by searching for a point adjacent to the point “A” on the path from the start point to the end point, and subsequently searching for a point adjacent to the point “B”, the point “B” A route calculation method for searching for zero or more routes from a certain point (starting point) to a certain point (ending point) in a network in which adjacent points of A are limited by the point “A” ,
A route database storing the connection relationship between the base branch and the evaluation branch;
An adjacency matrix database representing the network by an adjacency matrix or an equivalent undirected graph matrix, and storing the matrix;
A direction constraint database that records pairs of input points and output points that are one or more output destination candidates for each point of identification information as a condition of route direction constraints,
A route calculation means;
In a device having
The route calculation means
A base branch search step for obtaining a point “A” (base branch) connected to a searched branch on the path from the start point to the end point with reference to the path database;
An adjacent point search step of searching for a point adjacent to the point “A” (base point branch) by referring to the adjacency matrix database and finding a point “B” (evaluation branch);
Whether or not the point “B” is included in the output point from the point “A” when the input point to the point “A” is the searched branch with reference to the direction constraint database. If it is determined and included, the direction constraint check step of storing the connection relationship between the point “A” (base point branch) and the point “B” (evaluation branch) in the route database;
A route calculation method characterized by:
基点枝と評価枝の接続関係を格納した経路データベースと、
ネットワークを隣接行列もしくはそれと同等の無向グラフの行列によって表現し、かつ、該行列を記憶した隣接行列データベースと、
経路の方向制約の条件として、各点の識別情報毎に、入力点と1つ以上の出力先候補である出力点との組を記録した方向制約データベースと、
経路計算手段と、
を有し、
前記経路計算手段は、
前記経路データベースを参照して始点から終点までの経路上の探索済みの枝に接続されている点“A”(基点枝)を取得する基点枝探索手段と、
前記隣接行列データベースを参照して、前記点“A”(基点枝)に隣接する点を探索して点“B”(評価枝)を発見する隣接点探索手段と、
前記方向制約データベースを参照して、前記点“A”への入力点を前記探索済みの枝としたとき、該点“A”からの出力点に前記点“B”が含まれるか否かを判定し、含まれる場合は、該点“A”(基点枝)と該点“B”(評価枝)の接続関係を前記経路データベースに格納する方向制約チェック手段と、
を有することを特徴とする経路計算装置。 When searching for a point “B” by searching for a point adjacent to the point “A” on the path from the start point to the end point, and subsequently searching for a point adjacent to the point “B”, the point “B” In a network in which adjacent points of A are limited by a point “A”, a route calculation device that searches for zero or more routes from a point (start point) to a point (end point) ,
A route database storing the connection relationship between the base branch and the evaluation branch;
An adjacency matrix database representing the network by an adjacency matrix or an equivalent undirected graph matrix, and storing the matrix;
A direction constraint database that records pairs of input points and output points that are one or more output destination candidates for each point of identification information as a condition of route direction constraints,
A route calculation means;
Have
The route calculation means includes
Base point branch searching means for obtaining a point “A” (base point branch) connected to the searched branch on the route from the start point to the end point with reference to the route database;
An adjacent point searching means for searching for a point adjacent to the point “A” (base branch) and finding a point “B” (evaluation branch) with reference to the adjacency matrix database;
Whether or not the point “B” is included in the output point from the point “A” when the input point to the point “A” is the searched branch with reference to the direction constraint database. If it is determined and included, the direction constraint check means for storing the connection relation between the point “A” (base branch) and the point “B” (evaluation branch) in the route database;
A route calculation apparatus comprising:
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