JPH06311162A - 遠距離通信ネットワーク及び最小コストのパスを見つける検索配置 - Google Patents
遠距離通信ネットワーク及び最小コストのパスを見つける検索配置Info
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- JPH06311162A JPH06311162A JP6046182A JP4618294A JPH06311162A JP H06311162 A JPH06311162 A JP H06311162A JP 6046182 A JP6046182 A JP 6046182A JP 4618294 A JP4618294 A JP 4618294A JP H06311162 A JPH06311162 A JP H06311162A
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- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
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- H—ELECTRICITY
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- H04Q3/00—Selecting arrangements
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Computer And Data Communications (AREA)
- Small-Scale Networks (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 最小コストのパスを見つけるルート決定手段
を含む検索配置を有する遠距離通信ネットワークを提供
する。 【構成】 配置はラインで相互接続されたセル（０から
８）よりなるセルラーオートマトンのネットワークの各
ノードでの存在によって形成され，セル及びラインの全
体はネットワークのノード及びリンクを夫々表わし，各
セルはパスのコストを計算する計算手段よりなり，非同
期的に作動し，最も近い隣接セルの各々と及びそれらと
のみ通信する。配置が一連のマシーンでシュミレートさ
れる場合，このマシーンはセルが２つのノードを接続す
るために通過されるべきリンクの最小数に基づき活性化
される順序を選択するようにプログラムされ，該ノード
は，リンクの状態が相互に等しい場合，セルラーオート
マトンを切換えることにより決定される。
を含む検索配置を有する遠距離通信ネットワークを提供
する。 【構成】 配置はラインで相互接続されたセル（０から
８）よりなるセルラーオートマトンのネットワークの各
ノードでの存在によって形成され，セル及びラインの全
体はネットワークのノード及びリンクを夫々表わし，各
セルはパスのコストを計算する計算手段よりなり，非同
期的に作動し，最も近い隣接セルの各々と及びそれらと
のみ通信する。配置が一連のマシーンでシュミレートさ
れる場合，このマシーンはセルが２つのノードを接続す
るために通過されるべきリンクの最小数に基づき活性化
される順序を選択するようにプログラムされ，該ノード
は，リンクの状態が相互に等しい場合，セルラーオート
マトンを切換えることにより決定される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はパス又はリンクにより相
互結合されたノードと最小コストのパスを見つけるため
の検索配置を含み、ネットワークの全ての状態の認識が
各ノードで得られる一方で該配置は適応的及び分散的検
索をなす遠距離通信ネットワークに係わる。
互結合されたノードと最小コストのパスを見つけるため
の検索配置を含み、ネットワークの全ての状態の認識が
各ノードで得られる一方で該配置は適応的及び分散的検
索をなす遠距離通信ネットワークに係わる。
【０００２】遠距離通信ネットワークにおいてこのよう
な検索配置は２つのノード間の最良パスを見つけるのに
用いられ、この場合ノードは送信機及び／又は受信機で
あり得るチャンネルスイッチである。本発明は同様によ
り一般的に、ネットワークの全ての状態の認識が各ノー
ドで得られる一方でリンクにより相互接続されるノード
からなるネットワーク内の最良パスを検索する適応的及
び分散的検索配置にも係わる。
な検索配置は２つのノード間の最良パスを見つけるのに
用いられ、この場合ノードは送信機及び／又は受信機で
あり得るチャンネルスイッチである。本発明は同様によ
り一般的に、ネットワークの全ての状態の認識が各ノー
ドで得られる一方でリンクにより相互接続されるノード
からなるネットワーク内の最良パスを検索する適応的及
び分散的検索配置にも係わる。
【０００３】
【従来の技術】このような検索は長い間システムの最適
化という観点から、特に輸送システムでなされてきた。
自己スイッチングネットワークに対する通信ルート決定
方法は欧州特許明細書第ＥＰ−Ａ−０２７６７５４号に
より公知である。この配置では、「デジクストラ（Ｄｉ
ｊｋｓｔｒａ）」のアルゴリズムとして知られるアルゴ
リズムが用いられる。これは最短パスルート決定木を決
定することについてである：このような木は考慮される
開始ノードにその根を有し、その枝はネットワークのパ
スでありその分枝はパスを介して出会うネットワークの
ノードに対応し、それはこの開始ノードとネットワーク
の他の各ノードとの間の最良パスを示す。それは最良パ
スを示すので、それはある瞬間における種々のパスの負
荷の関数として所定の瞬間においてのみ有効である。デ
ジクストラのアルゴリズムは各反復に対しノードのリス
トが更新される反復アルゴリズムであり、該ノードは
「根ノード」と呼ばれる所定のノードから開始する、よ
り短いパスの部分を形成する。このアルゴリズムの詳細
な実施例を以下に説明する。
化という観点から、特に輸送システムでなされてきた。
自己スイッチングネットワークに対する通信ルート決定
方法は欧州特許明細書第ＥＰ−Ａ−０２７６７５４号に
より公知である。この配置では、「デジクストラ（Ｄｉ
ｊｋｓｔｒａ）」のアルゴリズムとして知られるアルゴ
リズムが用いられる。これは最短パスルート決定木を決
定することについてである：このような木は考慮される
開始ノードにその根を有し、その枝はネットワークのパ
スでありその分枝はパスを介して出会うネットワークの
ノードに対応し、それはこの開始ノードとネットワーク
の他の各ノードとの間の最良パスを示す。それは最良パ
スを示すので、それはある瞬間における種々のパスの負
荷の関数として所定の瞬間においてのみ有効である。デ
ジクストラのアルゴリズムは各反復に対しノードのリス
トが更新される反復アルゴリズムであり、該ノードは
「根ノード」と呼ばれる所定のノードから開始する、よ
り短いパスの部分を形成する。このアルゴリズムの詳細
な実施例を以下に説明する。
【０００４】デジクストラのアルゴリズムのバリアント
は所定のノードを離れる動脈の血管が走査される順序を
変更すること及びこれらの枝の走査の数もまた関係す
る。従来技術の適切な総合としてＧ．ＳＣＨＥＹＳ著の
文献”Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｅｔ ｃｏｍｐａｒａｉ
ｓｏｎ ｄｅｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｓ ｄｅ ｃａ
ｌｃｕｌ ｄｅ ｌ’ａｒｂｒｅ ｄｅｓ ｐｌｕｓ
ｃｏｕｒｔｅｓ ｒｏｕｔｅｓ”，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ
Ｎｏｔｅ，Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａ
ｂ．，Ｂｒｕｓｓｅｌｓ，Ｍａｙ １９９１，が参照さ
れる。
は所定のノードを離れる動脈の血管が走査される順序を
変更すること及びこれらの枝の走査の数もまた関係す
る。従来技術の適切な総合としてＧ．ＳＣＨＥＹＳ著の
文献”Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｅｔ ｃｏｍｐａｒａｉ
ｓｏｎ ｄｅｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｓ ｄｅ ｃａ
ｌｃｕｌ ｄｅ ｌ’ａｒｂｒｅ ｄｅｓ ｐｌｕｓ
ｃｏｕｒｔｅｓ ｒｏｕｔｅｓ”，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ
Ｎｏｔｅ，Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａ
ｂ．，Ｂｒｕｓｓｅｌｓ，Ｍａｙ １９９１，が参照さ
れる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、セルとリン
クの全体がネットワークの各々のノードとリンクを表す
ように各ノードはリンクにより相互結合されたセルによ
り形成されるセルラーオートマトンからなり、各セルは
パスのコストを計算する計算手段からなり、各セルはそ
の最も近い隣接セルと通信するので、従来技術よりも速
い配置を提供する。
クの全体がネットワークの各々のノードとリンクを表す
ように各ノードはリンクにより相互結合されたセルによ
り形成されるセルラーオートマトンからなり、各セルは
パスのコストを計算する計算手段からなり、各セルはそ
の最も近い隣接セルと通信するので、従来技術よりも速
い配置を提供する。
【０００６】ホップフィールド（Ｈｏｐｆｉｅｌｄ）と
タンク（Ｔａｎｋ）はニューラルネットワークによりこ
の種のルート決定問題の解決に真に成功した。しかしな
がら、得られた結果は特にこのような配置が用いるのに
繊細であり、ノイズに関し非常に強くはないので、完全
に満足すべきものではなかった。ニューラルネットワー
クと本発明で用いられるセルラーオートマトンの間の違
いは、ニューラルネットワークはニューロン間のシナプ
スの重み付けによる平行層で構成され、予備的な練習を
必要とし、一方、スイッチはネットワークの再現が最適
化されるようにトポロジー的に構成され、シナプスの重
み付けは有さず、学習は不要であるが、、対照的にその
セルはそれらのセルの各々がパスの最低コストを計算す
る計算手段からなるので、ニューロンよりも複雑であ
る。
タンク（Ｔａｎｋ）はニューラルネットワークによりこ
の種のルート決定問題の解決に真に成功した。しかしな
がら、得られた結果は特にこのような配置が用いるのに
繊細であり、ノイズに関し非常に強くはないので、完全
に満足すべきものではなかった。ニューラルネットワー
クと本発明で用いられるセルラーオートマトンの間の違
いは、ニューラルネットワークはニューロン間のシナプ
スの重み付けによる平行層で構成され、予備的な練習を
必要とし、一方、スイッチはネットワークの再現が最適
化されるようにトポロジー的に構成され、シナプスの重
み付けは有さず、学習は不要であるが、、対照的にその
セルはそれらのセルの各々がパスの最低コストを計算す
る計算手段からなるので、ニューロンよりも複雑であ
る。
【０００７】セルラーオートマトンのセル内でパスの最
低コストを計算する計算手段は他のセルの計算手段に関
して非同期的に動作し、一のセルのパスのコストを計算
する計算手段は隣接するセルとのみ通信することが望ま
しい。セルラーオートマトンが一連のマシン内でシミュ
レートされる場合、後者は有利なことにセルが２つのノ
ードを結合するためにトラバースされるべきリンクの最
小数に基づき活性化されるセルの順序を選択するように
プログラムされている。
低コストを計算する計算手段は他のセルの計算手段に関
して非同期的に動作し、一のセルのパスのコストを計算
する計算手段は隣接するセルとのみ通信することが望ま
しい。セルラーオートマトンが一連のマシン内でシミュ
レートされる場合、後者は有利なことにセルが２つのノ
ードを結合するためにトラバースされるべきリンクの最
小数に基づき活性化されるセルの順序を選択するように
プログラムされている。
【０００８】セルが２つのノードを結合するためにトラ
バースされるべきリンクの最小値に基づき活性化される
セルの順序を選択するために、該マシンはリンクが相互
に等しい状態を有する場合にセルラーオートマトンを切
り換えるように有利にプログラムされている。ネットワ
ークの全ての状態の認識が各ノードで得られる適応的及
び分散的検索配置は、セルとリンクの全体がネットワー
クの各々のノードとリンクを表すようにネットワークの
各ノードはリンクにより相互結合されたセルにより形成
されるセルラーオートマトンからなり、各セルはパスの
コストを計算する計算手段からなり、各セルはその最も
近い隣接セルと通信することを特徴とする。
バースされるべきリンクの最小値に基づき活性化される
セルの順序を選択するために、該マシンはリンクが相互
に等しい状態を有する場合にセルラーオートマトンを切
り換えるように有利にプログラムされている。ネットワ
ークの全ての状態の認識が各ノードで得られる適応的及
び分散的検索配置は、セルとリンクの全体がネットワー
クの各々のノードとリンクを表すようにネットワークの
各ノードはリンクにより相互結合されたセルにより形成
されるセルラーオートマトンからなり、各セルはパスの
コストを計算する計算手段からなり、各セルはその最も
近い隣接セルと通信することを特徴とする。
【０００９】本発明の更なる、より詳細な面と同様にこ
れらの面は以下に述べる非限定的な実施例により明らか
となる。
れらの面は以下に述べる非限定的な実施例により明らか
となる。
【００１０】
【実施例】ルート決定のメカニズムは遠距離通信ネット
ワークで重要な一面である。実際このメカニズムは２つ
のノード（スイッチ）の間のデータ転送の最小コストの
パスを決定又は選択する手段である。この選択手段は信
号の通過するスイッチの数の最小化、送信コストの最小
化、送信遅延の最小化、エラーレートの最小化、等々の
目的を可能にする所定の戦略を有する。そのような問題
を解決する幾つかの方法がある： （１）固定したルート決定：２つのスイッチ間で可能な
ルートが単一ある場合、ルート決定は、固定していると
呼ばれる。ルート決定表は構成によって予め計算され、
満たされる。固定したルート決定はどんな代わりのルー
トも許容しないため、トラフィックが非常に安定でネッ
トワークが信頼できる場合にのみ有効である。
ワークで重要な一面である。実際このメカニズムは２つ
のノード（スイッチ）の間のデータ転送の最小コストの
パスを決定又は選択する手段である。この選択手段は信
号の通過するスイッチの数の最小化、送信コストの最小
化、送信遅延の最小化、エラーレートの最小化、等々の
目的を可能にする所定の戦略を有する。そのような問題
を解決する幾つかの方法がある： （１）固定したルート決定：２つのスイッチ間で可能な
ルートが単一ある場合、ルート決定は、固定していると
呼ばれる。ルート決定表は構成によって予め計算され、
満たされる。固定したルート決定はどんな代わりのルー
トも許容しないため、トラフィックが非常に安定でネッ
トワークが信頼できる場合にのみ有効である。
【００１１】（２）動的なルート決定：固定したルート
決定の場合、ルート決定表は予め計算されている。しか
しながら問題が発生した場合、代わりの予め決定された
解が提案されうる。 （３）適応的なルート決定：上記２つの方法とは逆にこ
のタイプのルート決定は、それ自身をトラフィックの変
動に適応させる。この方法はルート決定表を更新する実
時間を想定している。ルート決定の操作はネットワーク
の一部（又はネットワーク全体）の状態の情報を回復
し、ルートを計算し、それらをルート決定表中へ変換す
ることが可能であることが必要である。さらに、ルート
決めの決定は集中的または分散的な方法で可能である。
決定の場合、ルート決定表は予め計算されている。しか
しながら問題が発生した場合、代わりの予め決定された
解が提案されうる。 （３）適応的なルート決定：上記２つの方法とは逆にこ
のタイプのルート決定は、それ自身をトラフィックの変
動に適応させる。この方法はルート決定表を更新する実
時間を想定している。ルート決定の操作はネットワーク
の一部（又はネットワーク全体）の状態の情報を回復
し、ルートを計算し、それらをルート決定表中へ変換す
ることが可能であることが必要である。さらに、ルート
決めの決定は集中的または分散的な方法で可能である。
【００１２】（３−ａ）集中的決定：ルート決定アルゴ
リムは、通常大きな計算能力を有する単一のシステムに
適応される。このシステムは、全ネットワークの状態を
知り全てのノードのためにルート決定表を計算する。こ
のような機構の不利な点は、ある種の脆弱さ（ルート補
助ノードが必須となるため）、ルート補助ノードと他の
ノード間の点における通信の過負荷の可能性、ルート決
定表の送信時間によるノード間の同期誤りである。
リムは、通常大きな計算能力を有する単一のシステムに
適応される。このシステムは、全ネットワークの状態を
知り全てのノードのためにルート決定表を計算する。こ
のような機構の不利な点は、ある種の脆弱さ（ルート補
助ノードが必須となるため）、ルート補助ノードと他の
ノード間の点における通信の過負荷の可能性、ルート決
定表の送信時間によるノード間の同期誤りである。
【００１３】（３−ｂ）分散的決定：この場合は、各ノ
ードは部分的または完全な近似に基づくそれ自身の決定
をなす。部分的な近似の場合、即ち、各ノードにおける
最も近い隣接ノードのみの状態の認識に関して、決定は
最適には及ばず、ルートは極めて一貫しはおらず、それ
に対し、負荷は非常に低い。故に送信機と到達点間のル
ートはすべての一時的なノードによって計算される（分
配された計算）。
ードは部分的または完全な近似に基づくそれ自身の決定
をなす。部分的な近似の場合、即ち、各ノードにおける
最も近い隣接ノードのみの状態の認識に関して、決定は
最適には及ばず、ルートは極めて一貫しはおらず、それ
に対し、負荷は非常に低い。故に送信機と到達点間のル
ートはすべての一時的なノードによって計算される（分
配された計算）。
【００１４】完全な近似の場合、即ち、各ノードにおけ
る他の全てのノードの状態の認識に関して、決定はディ
ジタルデータパケットが一時的なノード（局部計算）へ
の可能なルート決定に関して送信される瞬間からなさ
れ、これは、一貫性のあるルート（即ち、ループのな
い）を提供する。このルートは良い質を有するが、トラ
フィック及び計算のコストがより重要である。
る他の全てのノードの状態の認識に関して、決定はディ
ジタルデータパケットが一時的なノード（局部計算）へ
の可能なルート決定に関して送信される瞬間からなさ
れ、これは、一貫性のあるルート（即ち、ループのな
い）を提供する。このルートは良い質を有するが、トラ
フィック及び計算のコストがより重要である。
【００１５】図１から３は３つの異なった遠距離通信ネ
ットワークを示す： −図１はノード数Ｎ＝８１，ｋ＝３．５５（ｋ＝密度計
数）を有するネットワークを示す。 −図２（Ａ）は、Ｎ＝９のモジュール、ｋ＝４のネット
ワークを示し、パスのコストの一例を示す。 −図３は、フランスの遠距離通信ネットワークのブリッ
ジ間に用いられるタイプのノード数Ｎ＝２８、ｋ＝３．
１４のネットワークを示す。
ットワークを示す： −図１はノード数Ｎ＝８１，ｋ＝３．５５（ｋ＝密度計
数）を有するネットワークを示す。 −図２（Ａ）は、Ｎ＝９のモジュール、ｋ＝４のネット
ワークを示し、パスのコストの一例を示す。 −図３は、フランスの遠距離通信ネットワークのブリッ
ジ間に用いられるタイプのノード数Ｎ＝２８、ｋ＝３．
１４のネットワークを示す。
【００１６】従来技術においてデジクストラのアルゴリ
ズムと呼ばれるアルゴリズムまたはその一つのバリアン
トが用いられた。このアルゴリズムは反復法で、各反復
に関して「根」ノードと呼ばれる所定のノードからのよ
り短いパスの部分を形成するノードのリストが更新され
る。根ノードと任意の他のノード間の各パスの長さはこ
の任意のノードに依存する。これらの長さは不定の値で
すべて初期化され初期リストは開始ノードのみからな
る。反復法は以下の操作よりなる：ノードはリストから
取り出され、このノードの隣接ノード（直接リンクによ
り接続される場合ノードは他のノードと隣接しているノ
ードである）と根ノードとの間の距離が最短路パスルー
ト決定木のあるレベルへ降りてゆくことにより計算され
る。パス長がそのノードへの計算された長さより短い各
隣接ノードはリストに加えられる。リストが空になると
アルゴリズムは停止する。
ズムと呼ばれるアルゴリズムまたはその一つのバリアン
トが用いられた。このアルゴリズムは反復法で、各反復
に関して「根」ノードと呼ばれる所定のノードからのよ
り短いパスの部分を形成するノードのリストが更新され
る。根ノードと任意の他のノード間の各パスの長さはこ
の任意のノードに依存する。これらの長さは不定の値で
すべて初期化され初期リストは開始ノードのみからな
る。反復法は以下の操作よりなる：ノードはリストから
取り出され、このノードの隣接ノード（直接リンクによ
り接続される場合ノードは他のノードと隣接しているノ
ードである）と根ノードとの間の距離が最短路パスルー
ト決定木のあるレベルへ降りてゆくことにより計算され
る。パス長がそのノードへの計算された長さより短い各
隣接ノードはリストに加えられる。リストが空になると
アルゴリズムは停止する。
【００１７】図２のネットワーク内でノード４が根ノー
ドまたは開始ノードであるとする。第一の反復の始めに
おいてリストはノード４のみからなる。次にそれはリス
トから取り出され、ノード４からその隣接ノード１、
６、７、８までパスの長さ（これは各々０．４、０．
５、０．８２、１．２９で与えられる）が計算される。
これらの長さは不定な値で初期化されるので、新しい長
さはより短く、ノード１、６、７、８はこの段階では単
にこれらのノードからなるだけのリストに加えられる。
ノード１はリストから取り出され、ノード４から１を介
して後者の隣接ノード：３、７、５までのパスの長さが
計算される。ノード３、５に対応する長さが不定な値で
初期化されるので、新しい長さ（夫々０．４と１．４
５）はより短く、ノード３、５はリストへ加えられる。
ノード７について割り当てられた長さは０．８２であ
り、０．６になり（パス４−１＋１−７）、割り当てら
れた値は更新される。リストはいまやノード３、５、
６、７、８からなる。ノード３はリストから取り出さ
れ、ノード３の隣接ノード０、５、６へのパスの長さが
ノード４から１と３を介して数えられ（即ち、最短パス
ルート決定木のあるレベルに降りることにより）、計算
される。ノード０における対応する長さは不定な値で初
期化されるので、新しい長さはより短く、ノード０はリ
ストに加えられる。ノード５、６について、計算された
長さは夫々１．４９と０．４であり、割り当てられた長
さは夫々１．４５と０．５なので、ノード６に対する値
（今やより小さく：０．５にかわり０．４）は更新さ
れ、ノード５に対する値はかわらない（１．４５）。各
更新に関し、最良の値に対応するパスは記入され、到達
点のノードへ割り当てられる。リストは今やノード０、
５、６、７、８からなる。同じプロセスが順にリストか
らノードを取り出し、必要により他のノードを加えるこ
とにより継続される。最終的にはネットワークがこれ以
上のノードを有しないためノードを加えることがもはや
不可能になり、一方、各反復ステップに関し、ノードは
取り去られ、リストは空で終る。選択された例におい
て、割り当てられたパスは図２（Ｂ）に示された最短パ
スの枝を導き、これは図２（Ａ）に示されたパスのコス
トに明らかに対応する。
ドまたは開始ノードであるとする。第一の反復の始めに
おいてリストはノード４のみからなる。次にそれはリス
トから取り出され、ノード４からその隣接ノード１、
６、７、８までパスの長さ（これは各々０．４、０．
５、０．８２、１．２９で与えられる）が計算される。
これらの長さは不定な値で初期化されるので、新しい長
さはより短く、ノード１、６、７、８はこの段階では単
にこれらのノードからなるだけのリストに加えられる。
ノード１はリストから取り出され、ノード４から１を介
して後者の隣接ノード：３、７、５までのパスの長さが
計算される。ノード３、５に対応する長さが不定な値で
初期化されるので、新しい長さ（夫々０．４と１．４
５）はより短く、ノード３、５はリストへ加えられる。
ノード７について割り当てられた長さは０．８２であ
り、０．６になり（パス４−１＋１−７）、割り当てら
れた値は更新される。リストはいまやノード３、５、
６、７、８からなる。ノード３はリストから取り出さ
れ、ノード３の隣接ノード０、５、６へのパスの長さが
ノード４から１と３を介して数えられ（即ち、最短パス
ルート決定木のあるレベルに降りることにより）、計算
される。ノード０における対応する長さは不定な値で初
期化されるので、新しい長さはより短く、ノード０はリ
ストに加えられる。ノード５、６について、計算された
長さは夫々１．４９と０．４であり、割り当てられた長
さは夫々１．４５と０．５なので、ノード６に対する値
（今やより小さく：０．５にかわり０．４）は更新さ
れ、ノード５に対する値はかわらない（１．４５）。各
更新に関し、最良の値に対応するパスは記入され、到達
点のノードへ割り当てられる。リストは今やノード０、
５、６、７、８からなる。同じプロセスが順にリストか
らノードを取り出し、必要により他のノードを加えるこ
とにより継続される。最終的にはネットワークがこれ以
上のノードを有しないためノードを加えることがもはや
不可能になり、一方、各反復ステップに関し、ノードは
取り去られ、リストは空で終る。選択された例におい
て、割り当てられたパスは図２（Ｂ）に示された最短パ
スの枝を導き、これは図２（Ａ）に示されたパスのコス
トに明らかに対応する。
【００１８】遠距離通信ネットワークの表現形式が用い
られる本発明について以下に説明する。ルート決定は適
応され、分散され、ネットワークの全ての状態の認識が
各ノードで得られる。スイッチ間のリンクの状態（すな
わち「非動作」「動作中」）を表す情報に基づき、各ス
イッチはスイッチのセットへの最短パスルート決定木を
計算する。セルラーオートマトンにより最短パスを検索
する原理は以下の通りである：ネットワークは通常全て
同一な非線形要素で形成され、セルと呼ばれる各要素は
最も近い隣接セルとのみ通信するセルラーオートマンと
呼ばれる構造により各ノード内に表される。各ノード内
のセルラーオートマトンは各時間における考慮下のノー
ドである木の根ノードの選択を例外としてすべて同一で
ある。
られる本発明について以下に説明する。ルート決定は適
応され、分散され、ネットワークの全ての状態の認識が
各ノードで得られる。スイッチ間のリンクの状態（すな
わち「非動作」「動作中」）を表す情報に基づき、各ス
イッチはスイッチのセットへの最短パスルート決定木を
計算する。セルラーオートマトンにより最短パスを検索
する原理は以下の通りである：ネットワークは通常全て
同一な非線形要素で形成され、セルと呼ばれる各要素は
最も近い隣接セルとのみ通信するセルラーオートマンと
呼ばれる構造により各ノード内に表される。各ノード内
のセルラーオートマトンは各時間における考慮下のノー
ドである木の根ノードの選択を例外としてすべて同一で
ある。
【００１９】故にネットワークの各スイッチｉ（例えば
図２（Ａ）においてはｉ＝０から８）はスイッチ内のセ
ルｉの後でモデル化される。ネットワークの等価スイッ
チｉとｊが物理的に接続される場合にのみ（例えば、図
２（Ａ）のスイッチ１ー３で、スイッチ３ー４ではな
い）、セルラーオートマトンの２つの隣接するセルｉと
ｊの間の通信が認められる。
図２（Ａ）においてはｉ＝０から８）はスイッチ内のセ
ルｉの後でモデル化される。ネットワークの等価スイッ
チｉとｊが物理的に接続される場合にのみ（例えば、図
２（Ａ）のスイッチ１ー３で、スイッチ３ー４ではな
い）、セルラーオートマトンの２つの隣接するセルｉと
ｊの間の通信が認められる。
【００２０】以下にスイッチ「ｓ」内のシステムの動
作、すなわち「ｓ」から開始される最短パスルート決定
木の構造を説明する。２つのノードｉとｊ間の各瞬間ｔ
（ｔは、例えば、ネットワーク内の更新周波数Ｃij
（ｔ）の関数）におけるリンクの状態のマトリックスＣ
（ｔ＝（Ｃij）ｔ）が知られているとする。資源の最適
化に関する公的な推奨（ＩＳＯ規格８４７３）に準拠し
て、Ｃij（ｔ）は、ｉで利用できる論理チャンネルの
数、ｉの待ちリスト内に占めるバッファメモリーの数、
ｉの動作負荷及びラインｉーｊの利用率の関数である。
作、すなわち「ｓ」から開始される最短パスルート決定
木の構造を説明する。２つのノードｉとｊ間の各瞬間ｔ
（ｔは、例えば、ネットワーク内の更新周波数Ｃij
（ｔ）の関数）におけるリンクの状態のマトリックスＣ
（ｔ＝（Ｃij）ｔ）が知られているとする。資源の最適
化に関する公的な推奨（ＩＳＯ規格８４７３）に準拠し
て、Ｃij（ｔ）は、ｉで利用できる論理チャンネルの
数、ｉの待ちリスト内に占めるバッファメモリーの数、
ｉの動作負荷及びラインｉーｊの利用率の関数である。
【００２１】各セルｊはｓとそれ自身の間の距離及びそ
れの隣接セルにより供給される情報の関数としてのこれ
を最小化する。２つのノードｓとｊの間の距離はｓとｊ
の間のパスに沿ってトラバースされるリンクｉ−ｋに対
応するコストＣik(t) の和によって与えられる。セルｉ
は、それがセルｊに対し値Ｃij(t）を有するリンクによ
って直接結合される場合、ｊに近い。
れの隣接セルにより供給される情報の関数としてのこれ
を最小化する。２つのノードｓとｊの間の距離はｓとｊ
の間のパスに沿ってトラバースされるリンクｉ−ｋに対
応するコストＣik(t) の和によって与えられる。セルｉ
は、それがセルｊに対し値Ｃij(t）を有するリンクによ
って直接結合される場合、ｊに近い。
【００２２】切替スイッチ「ｓ」内に位置するセルラー
オートマトンのセルｉの動作の記述は以下の４つのステ
ップからなる： （１）初期化： （ａ）−反復カウンター：ｋ（ｉ）＝１ （ｂ）−反復０でのｓとｉの間の一時的なパスの長さ：
ＬSi 0 （ｔ）＝∞ （２）緩和：セルｉは先行する反復ＬSi k(i)（ｔ）＝Ｌ
Si k(i)-1（ｔ） により計算されたルート長を回復する。
オートマトンのセルｉの動作の記述は以下の４つのステ
ップからなる： （１）初期化： （ａ）−反復カウンター：ｋ（ｉ）＝１ （ｂ）−反復０でのｓとｉの間の一時的なパスの長さ：
ＬSi 0 （ｔ）＝∞ （２）緩和：セルｉは先行する反復ＬSi k(i)（ｔ）＝Ｌ
Si k(i)-1（ｔ） により計算されたルート長を回復する。
【００２３】セルｉのすべての隣接するセルｊについ
て： （ａ）−セルｉはノードｓとｊ間のパスの一時的コスト
を表わす一時的な値ＬSj k(j)（ｔ）を回復する。 （ｂ）−セルｉはこの一時的コストへ、ｓからｊを介し
てｉへのパスの一時的値を生成するためにｊからｉへの
通信のコストＣij（ｔ）を加える。
て： （ａ）−セルｉはノードｓとｊ間のパスの一時的コスト
を表わす一時的な値ＬSj k(j)（ｔ）を回復する。 （ｂ）−セルｉはこの一時的コストへ、ｓからｊを介し
てｉへのパスの一時的値を生成するためにｊからｉへの
通信のコストＣij（ｔ）を加える。
【００２４】（ｃ）−セルｉはｍｉｎ（ＬSj k(j)（ｔ）
＋ＣJI（ｔ），ＬSi k(i)（ｔ））で与えられる一時的値
ＬSi k(i)を格納し、この値が局部的に最小になるような
隣接セルｊをもまた格納する。 （３）それから、すべての隣接セルｊが１回検索された
場合、セルｉはその隣接セルｊに見出された最小値ＬSi
k(i)を一斉同報通信する。
＋ＣJI（ｔ），ＬSi k(i)（ｔ））で与えられる一時的値
ＬSi k(i)を格納し、この値が局部的に最小になるような
隣接セルｊをもまた格納する。 （３）それから、すべての隣接セルｊが１回検索された
場合、セルｉはその隣接セルｊに見出された最小値ＬSi
k(i)を一斉同報通信する。
【００２５】（４）それから、反復ｋ（ｉ）＝ｋ（ｉ）
＋１のカウンターはインクリメントされ、セルｉはスイ
ッチのすべてのセルの間の可能な同期信号を待つことな
しに（セルラーオートマトンの非同期）上記第２段階へ
とループバックする。セルラーオートマトン全体の動作
は以下の通りである：すべてのセルｉは非同期的に動作
し、最小
＋１のカウンターはインクリメントされ、セルｉはスイ
ッチのすべてのセルの間の可能な同期信号を待つことな
しに（セルラーオートマトンの非同期）上記第２段階へ
とループバックする。セルラーオートマトン全体の動作
は以下の通りである：すべてのセルｉは非同期的に動作
し、最小
【００２６】
【数１】
【００２７】に向けて収束する。すべてのセルｉが一の
反復（ｋ（ｉ））から次の反復（ｋ（ｉ）＋１）に変化
されないそれらの最小値ＬSi k(i)すなわち、ｉに対し
て： ＬSi k(i)（ｔ）＝ＬSi k(i)+1（ｔ） を同時に見る場合、スイッチは定常状態に達する。この
テストは上述した処理の段階３と４の間においてなされ
る。
反復（ｋ（ｉ））から次の反復（ｋ（ｉ）＋１）に変化
されないそれらの最小値ＬSi k(i)すなわち、ｉに対し
て： ＬSi k(i)（ｔ）＝ＬSi k(i)+1（ｔ） を同時に見る場合、スイッチは定常状態に達する。この
テストは上述した処理の段階３と４の間においてなされ
る。
【００２８】スイッチのすべての要素ｉの荒い最小値に
向うアルゴリズムの収束はすべてのＣｉｊ（ｔ）が正で
あるという仮定で証明できる。並列処理は以下に述べる
ルールに従って一連のマシンに適応される：ノードｓか
ら開始される最短パスルート決定木を決めるために、各
セルは、並列の活性化が実現されえないので、逐次活性
化される。しかしながら、計算を加速するために、セル
が活性化される順序は特定の方法で選択される：セルが
活性化される順序はセル「ｓ」へセルを結合させるため
にトラバースされるべきリンクの最小数により決定され
る。ノードが初期化され（ネットワークの設置中又は変
化の後）、リアリタイムで可能に再定義される場合、順
序の優先度は斯くして決定されうる。ゆえに最短パスの
計算に対すると同様のアルゴリズムが、リンクのコスト
が１．０に等しい（リンクの状態がすべて１．０に等し
く、全体のコスト
向うアルゴリズムの収束はすべてのＣｉｊ（ｔ）が正で
あるという仮定で証明できる。並列処理は以下に述べる
ルールに従って一連のマシンに適応される：ノードｓか
ら開始される最短パスルート決定木を決めるために、各
セルは、並列の活性化が実現されえないので、逐次活性
化される。しかしながら、計算を加速するために、セル
が活性化される順序は特定の方法で選択される：セルが
活性化される順序はセル「ｓ」へセルを結合させるため
にトラバースされるべきリンクの最小数により決定され
る。ノードが初期化され（ネットワークの設置中又は変
化の後）、リアリタイムで可能に再定義される場合、順
序の優先度は斯くして決定されうる。ゆえに最短パスの
計算に対すると同様のアルゴリズムが、リンクのコスト
が１．０に等しい（リンクの状態がすべて１．０に等し
く、全体のコスト
【００２９】
【数２】
【００３０】がノードｓとｉの間の結合のためにトラバ
ースされるべきリンクの最小数を直接与える）場合、及
びセルを活性化するためにランダム順序が用いられる場
合を除き、適用される。その事に対するリンクの状態の
値は、１に等しい代わりに、ランダム値に等しいが、全
てのリンクに対しては同じであり、ネットワーク内のト
ラフィックとは独立である。セルラーオートマンが１．
０の値で動作する場合、各セルは隣接セルの値を読み、
それらの各々に１．０を加え、最小値を保つ。この様に
して，各セルは収束において隣接セルによって生成され
る値に等しい値に１．０を加えた値を得る。各セルにお
いて得られた値は、斯くして、ベース（ｓ）とこのセル
の間を横切るリンクの数に等しい。そこでセルのリスト
は増強された値の順に配列される。
ースされるべきリンクの最小数を直接与える）場合、及
びセルを活性化するためにランダム順序が用いられる場
合を除き、適用される。その事に対するリンクの状態の
値は、１に等しい代わりに、ランダム値に等しいが、全
てのリンクに対しては同じであり、ネットワーク内のト
ラフィックとは独立である。セルラーオートマンが１．
０の値で動作する場合、各セルは隣接セルの値を読み、
それらの各々に１．０を加え、最小値を保つ。この様に
して，各セルは収束において隣接セルによって生成され
る値に等しい値に１．０を加えた値を得る。各セルにお
いて得られた値は、斯くして、ベース（ｓ）とこのセル
の間を横切るリンクの数に等しい。そこでセルのリスト
は増強された値の順に配列される。
【００３１】セルが以下に続く位相内で検査される順序
は今やこのセルリストによって決定される。以下に続く
位相内で，最短の恒久的なパスはこのように検索され
る。すなわち，実数Ｃijに関し，スイッチが通常の方法
で動作する場合，第１に「ｓ」の隣接セルのみが「ｓ」
とそれら自身の間の夫々のコストを計算する。それらは
不定な値を加算する（初期化においてＬsi k(i)（ｔ）＝
∞である）ので、これをおこなうのに他のセルは不要
である。それから，第２の反復に関して，「ｓ」の隣接
セルのみ及びこれらの「ｓ」に隣接するセルに近いセル
が検査され，同じことが次の反復に関しても当てはま
る。発見的方法は活性化のランダム順序に比べて２〜３
倍収束速度が早まることが分かった。
は今やこのセルリストによって決定される。以下に続く
位相内で，最短の恒久的なパスはこのように検索され
る。すなわち，実数Ｃijに関し，スイッチが通常の方法
で動作する場合，第１に「ｓ」の隣接セルのみが「ｓ」
とそれら自身の間の夫々のコストを計算する。それらは
不定な値を加算する（初期化においてＬsi k(i)（ｔ）＝
∞である）ので、これをおこなうのに他のセルは不要
である。それから，第２の反復に関して，「ｓ」の隣接
セルのみ及びこれらの「ｓ」に隣接するセルに近いセル
が検査され，同じことが次の反復に関しても当てはま
る。発見的方法は活性化のランダム順序に比べて２〜３
倍収束速度が早まることが分かった。
【００３２】トラバースされるべきリンクの（すなわ
ち，通過されるべきスイッチの）最小数の決定は，相互
に等しいリンクの状態及びそれらが活性化されるランダ
ム順序に関してアルゴリズムを切換わるようにするよう
単に限定するので，そのような方法により引起された付
加的なコーディングコストは最小である。テストは図１
から３に対応する３つの異なったタイプのネットワーク
によってなされた。本発明による配置の動作は前述した
上記引用文献中のＧ．シェイズ（Scheys）によって選ば
れたあるアルゴリズム：フォード−ムーアアルゴリズム
及びペープアルゴリズム，と比較された。
ち，通過されるべきスイッチの）最小数の決定は，相互
に等しいリンクの状態及びそれらが活性化されるランダ
ム順序に関してアルゴリズムを切換わるようにするよう
単に限定するので，そのような方法により引起された付
加的なコーディングコストは最小である。テストは図１
から３に対応する３つの異なったタイプのネットワーク
によってなされた。本発明による配置の動作は前述した
上記引用文献中のＧ．シェイズ（Scheys）によって選ば
れたあるアルゴリズム：フォード−ムーアアルゴリズム
及びペープアルゴリズム，と比較された。
【００３３】テストは以下に述べる方法で実施される：
最短パスルート決定木は各ノード「ｓ」から見つけら
れ，これはＴ＝２０の異なるネットワーク状態に対す
る。実際これらのＴ状態は現存するリンクｉ−ｊ及び１
≦ｔ≦Ｔに対するマトリックス（Ｃij)(t)０＜Ｃij≦
２．０）からＴランダム抽出により得られる。よってＴ
ルート決定木の計算中アルゴリズムに使用された測定は
図４から９に表わされる曲線で示される。最も太い実線
ｙはフォードムーアアルゴリズムに対応し、最も細い線
はペープのアルゴリズムに、点付線は本発明のアルゴリ
ズムの対応する。図４、５は図１のネットワークに関わ
る。図６、７は図２のネットワークに関わり図８、９は
図３のネットワークに関わる。偶数図番の図は、ネット
ワーク内のノード「ｓ」の数の関数として、Ｔルート決
定木構造を平均するルート決定を計算するのに必要な時
間の平均期間を表わし（各ノードはノードそれ自身から
始まるパスを計算する、即ち、各ノードはすべての可能
な場合に利用できる解のリストを有するために、常にノ
ード「ｓ」として取り出される）、奇数図番の図は最大
の解を有するよう要求するそのＴルート決定木構造に対
する割り当てられたダイナミックメモリーの最大値を表
わす。
最短パスルート決定木は各ノード「ｓ」から見つけら
れ，これはＴ＝２０の異なるネットワーク状態に対す
る。実際これらのＴ状態は現存するリンクｉ−ｊ及び１
≦ｔ≦Ｔに対するマトリックス（Ｃij)(t)０＜Ｃij≦
２．０）からＴランダム抽出により得られる。よってＴ
ルート決定木の計算中アルゴリズムに使用された測定は
図４から９に表わされる曲線で示される。最も太い実線
ｙはフォードムーアアルゴリズムに対応し、最も細い線
はペープのアルゴリズムに、点付線は本発明のアルゴリ
ズムの対応する。図４、５は図１のネットワークに関わ
る。図６、７は図２のネットワークに関わり図８、９は
図３のネットワークに関わる。偶数図番の図は、ネット
ワーク内のノード「ｓ」の数の関数として、Ｔルート決
定木構造を平均するルート決定を計算するのに必要な時
間の平均期間を表わし（各ノードはノードそれ自身から
始まるパスを計算する、即ち、各ノードはすべての可能
な場合に利用できる解のリストを有するために、常にノ
ード「ｓ」として取り出される）、奇数図番の図は最大
の解を有するよう要求するそのＴルート決定木構造に対
する割り当てられたダイナミックメモリーの最大値を表
わす。
【００３４】更に、（図４、６、８に対する）すべての
ノード「ｓ」のルート決定時間の平均値と（図５、７、
９に対する）すべてのノード「ｓ」間の最悪の場合の割
り当てられたメモリーの最大値は（明示していない）ネ
ットワークの（Ｎ＋１）次のノードの形のこれらの曲線
上に表わされている。アルゴリズムは「ＳＵＮ」マシン
上のいわゆるＣ言語で説明され、Ｃ＋＋ ２．０コンパ
イラーによりコンパイルされた。測定は「ＳＵＮ ＳＰ
ＡＲＣ ４／６５／３２ Ｍｏ」マシーン上で実行され
た。
ノード「ｓ」のルート決定時間の平均値と（図５、７、
９に対する）すべてのノード「ｓ」間の最悪の場合の割
り当てられたメモリーの最大値は（明示していない）ネ
ットワークの（Ｎ＋１）次のノードの形のこれらの曲線
上に表わされている。アルゴリズムは「ＳＵＮ」マシン
上のいわゆるＣ言語で説明され、Ｃ＋＋ ２．０コンパ
イラーによりコンパイルされた。測定は「ＳＵＮ ＳＰ
ＡＲＣ ４／６５／３２ Ｍｏ」マシーン上で実行され
た。
【００３５】セルラーオートマトンに基づくアルゴリズ
ムは速度、使用されたメモリー及び少なくとも限定され
た複雑さのネットワークに対するコードの複雑さの点
で、より良く達成されることが分かった。ネットワーク
の次元が増加する場合、セルラーオートマトンに基づく
アルゴリズムはフォードムーアアルゴリズムに比べ遅く
なるが、ほとんどのネットワークは分離して処理可能な
より小さな要素に分割できる段階構造を有するので、大
きなネットワークは実際には発生しない。
ムは速度、使用されたメモリー及び少なくとも限定され
た複雑さのネットワークに対するコードの複雑さの点
で、より良く達成されることが分かった。ネットワーク
の次元が増加する場合、セルラーオートマトンに基づく
アルゴリズムはフォードムーアアルゴリズムに比べ遅く
なるが、ほとんどのネットワークは分離して処理可能な
より小さな要素に分割できる段階構造を有するので、大
きなネットワークは実際には発生しない。
【図１】ネットワークを示す概略図であり、同一の場合
それらは対応するセルラーオートマトンを表わす。
それらは対応するセルラーオートマトンを表わす。
【図２】（Ａ）はネットワークを示す概略図であり、同
一の場合それらは対応するセルラーオートマトンを表わ
す、（Ｂ）は（Ａ）のネットワークの最短パスを示す枝
の図である。
一の場合それらは対応するセルラーオートマトンを表わ
す、（Ｂ）は（Ａ）のネットワークの最短パスを示す枝
の図である。
【図３】ネットワークを示す概略図であり、同一の場合
それらは対応するセルラーオートマトンを表わす。
それらは対応するセルラーオートマトンを表わす。
【図４】図１のネットワーク内のルートの最適化に必要
な計算時間を示す曲線である。
な計算時間を示す曲線である。
【図５】図１のネットワーク内のルートの最適化に必要
なメモリーの大きさを示す曲線である。
なメモリーの大きさを示す曲線である。
【図６】図２のネットワーク内のルートの最適化に必要
な計算時間を示す曲線である。
な計算時間を示す曲線である。
【図７】図２のネットワーク内のルートの最適化に必要
なメモリーの大きさを示す曲線である。
なメモリーの大きさを示す曲線である。
【図８】図３のネットワーク内のルートの最適化に必要
な計算時間を示す曲線である。
な計算時間を示す曲線である。
【図９】図３のネットワーク内のルートの最適化に必要
なメモリーの大きさを示す曲線である。
なメモリーの大きさを示す曲線である。
１〜８０ ノード番号
Claims (6)
- 【請求項１】 パス又はリンクにより相互結合されたノ
ードと最小コストのパスを見つけるための検索配置を含
み、ネットワークの全ての状態の認識が各ノードで得ら
れる一方で該配置は適応的及び分散的検索をなす遠距離
通信ネットワークにおいて、セルとリンクの全体がネッ
トワークの各々のノードとリンクを表すように各ノード
はリンクにより相互結合されたセルにより形成されるセ
ルラーオートマトンからなり、各セルはパスのコストを
計算する計算手段からなり、各セルはその最も近い隣接
セルと通信することを特徴とする遠距離通信ネットワー
ク。 - 【請求項２】 セルラーオートマトンのセル内でパスの
コストを計算する計算手段は他のセルの計算手段に関し
て非同期的に動作することを特徴とする請求項１記載の
遠距離通信ネットワーク。 - 【請求項３】 一のセルのパスのコストを計算する計算
手段は隣接するセルとのみ通信することを特徴とする請
求項１又は２記載の遠距離通信ネットワーク。 - 【請求項４】 各セルラーオートマトンは一連のマシン
にシミュレートされこのマシンはセルが２つのノードを
結合するためにトラバースされるべきリンクの最小数に
基づき活性化される順序を選択するようにプログラムさ
れていることを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれ
か一項記載の遠距離通信ネットワーク。 - 【請求項５】 セルが２つのノードを結合するためにト
ラバースされるべきリンクの最小値に基づき活性化され
る順序を選択するために、該マシンはリンクが相互に等
しい状態を有する場合にセルラーオートマトンを切り換
えるようにプログラムされていることを特徴とする請求
項４記載の遠距離通信ネットワーク。 - 【請求項６】 ネットワークの全ての状態の認識が各ノ
ードで得られる一方でリンクにより相互接続されるノー
ドからなるネットワーク内の最良パスを検索する適応的
及び分散的検索配置であって、セルとラインの全体がネ
ットワークの各々のノードとリンクを表すようにネット
ワークの各ノードはラインにより相互結合されたセルに
より形成されるセルラーオートマトンからなり、各セル
はパスのコストを計算する計算手段からなり、各セルは
その最も近い隣接セルと通信することを特徴とする適応
的及び分散的検索配置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9303086A FR2702859A1 (fr) | 1993-03-17 | 1993-03-17 | Dispositif de recherche d'un plus court chemin dans un réseau. |
| FR9303086 | 1993-03-17 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06311162A true JPH06311162A (ja) | 1994-11-04 |
Family
ID=9445070
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6046182A Pending JPH06311162A (ja) | 1993-03-17 | 1994-03-16 | 遠距離通信ネットワーク及び最小コストのパスを見つける検索配置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5481604A (ja) |
| EP (1) | EP0616477A1 (ja) |
| JP (1) | JPH06311162A (ja) |
| FR (1) | FR2702859A1 (ja) |
Families Citing this family (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0701353A1 (fr) * | 1994-09-07 | 1996-03-13 | T.R.T. Telecommunications Radioelectriques Et Telephoniques | Système de transmission de données à routage adaptatif |
| US5712907A (en) * | 1995-09-18 | 1998-01-27 | Open Port Technology, Inc. | Pro-active message delivery system and method |
| US5832069A (en) * | 1995-11-17 | 1998-11-03 | Sprint Communications Co L.P. | Object oriented system for modeling telecommunications circuits to estimate the access cost for leasing selected circuits |
| KR0160347B1 (ko) * | 1995-12-22 | 1998-12-15 | 양승택 | 정보료수납대행 서비스에서 착신 번호 산출을 위한 호분배 처리 방법 |
| US5787271A (en) * | 1996-06-26 | 1998-07-28 | Mci Corporation | Spare capacity allocation tool |
| US5859836A (en) * | 1996-07-29 | 1999-01-12 | At&T Corp | Alternate ring restoration technique |
| US6075777A (en) * | 1996-08-21 | 2000-06-13 | Lucent Technologies Inc. | Network flow framework for online dynamic channel allocation |
| KR100212747B1 (ko) * | 1997-01-30 | 1999-08-02 | 윤종용 | 키폰교환시스템의 데이터 검색방법 |
| US6223054B1 (en) | 1997-02-26 | 2001-04-24 | Lightsource Telecom, Llc | Wireless local loop system utilizing independent central offices located in new residential and commercial developments |
| US6363080B1 (en) | 1997-02-26 | 2002-03-26 | Lightsource Telecom Llc | Method and apparatus for bypassing a local exchange carrier using analog in-band signaling |
| US5970130A (en) * | 1997-02-26 | 1999-10-19 | Dynamic Telcom Engineering, L.L.C. | Independent central office which provides local and long distance calling services to new residential and commercial developments |
| US5991310A (en) * | 1997-02-26 | 1999-11-23 | Dynamic Telecom Enginering, L.L.C. | Method and apparatus for bypassing a local exchange carrier to permit an independent central office to provide local calling services |
| US6144731A (en) * | 1997-03-12 | 2000-11-07 | Harris Corporation | Distributed telephony management |
| US5920613A (en) * | 1997-04-25 | 1999-07-06 | Ameritech Corporation | Method and system for generating a billing record |
| US6498840B2 (en) * | 1997-04-25 | 2002-12-24 | Ameritech Corporation | Method and system for generating a billing record |
| US5881138A (en) * | 1997-04-27 | 1999-03-09 | Ameritech Corporation | Method and system for detecting a change in at least one telecommunication service rate plan |
| US6137877A (en) * | 1997-07-09 | 2000-10-24 | Robin; Bruce | Method and apparatus for routing a dialed telephone number |
| DE19743361C2 (de) * | 1997-09-30 | 2001-02-01 | Siemens Ag | Verfahren zur Leitwegsuche in Telekommunikationsnetzen |
| US6108710A (en) * | 1997-11-26 | 2000-08-22 | International Business Machine Corp. | Method and apparatus for optimizing route generation in a connection oriented network |
| SE9704784L (sv) * | 1997-12-19 | 1999-06-20 | Ericsson Telefon Ab L M | Förfarande och anordning i ett paketförmedlingsnät |
| US6061736A (en) * | 1998-03-13 | 2000-05-09 | 3Com Corporation | Routing over similar paths |
| GB2339108A (en) | 1998-07-01 | 2000-01-12 | Ericsson Telefon Ab L M | Call routing data management |
| DE19834634C2 (de) | 1998-07-31 | 2002-06-20 | Siemens Ag | Kommunikationsanordnung mit zumindest einer zentralen Kommunikationseinrichtung, an die drahtlose Netzabschlußeinrichtungen für den Anschluß von Kommunikationsendgeräten anschließbar sind |
| US6721414B1 (en) | 1999-08-17 | 2004-04-13 | Nec America, Inc. | Cable management system |
| JP3859436B2 (ja) * | 2000-08-02 | 2006-12-20 | 富士通株式会社 | 通信装置 |
| EP1253751A3 (de) * | 2001-04-25 | 2002-12-11 | Paul Dr. Mathias | Adaptives verteiltes Verfahren zur Berechnung systemoptimaler Routen in Kommunikationsnetzen |
| WO2002087130A2 (de) * | 2001-04-25 | 2002-10-31 | Paul Mathias | Adaptives verteiltes verfahren zur berechnung systemoptimaler routen in paketvermittelnden kommunikationsnetzen |
| US20030033238A1 (en) * | 2001-08-09 | 2003-02-13 | Lawrence Oskielunas | System, method and article of manufacture for auctioning in a data network environment |
| GB2379355B (en) * | 2001-08-31 | 2003-07-16 | Roke Manor Research | A method of deriving a metric for link in a network |
| US6829347B1 (en) * | 2001-12-14 | 2004-12-07 | Nortel Networks Limited | Constraint based routing |
| US20030208726A1 (en) * | 2002-05-03 | 2003-11-06 | Acad Corp. | Incremental cost calculation for fast wire length minimization |
| US20040052239A1 (en) | 2002-08-29 | 2004-03-18 | Nesbitt David W. | Automated route determination |
| JP2005086460A (ja) * | 2003-09-09 | 2005-03-31 | Nec Corp | 経路設計装置及びその方法並びにプログラム |
| AU2011300518B2 (en) * | 2010-09-07 | 2014-06-12 | Bae Systems Plc | Assigning resources to resource-utilising entities |
| JP5668757B2 (ja) * | 2010-09-16 | 2015-02-12 | 日本電気株式会社 | 経路探索システム、コンピュータ、制御方法、及びプログラム |
| US20220035640A1 (en) * | 2020-07-28 | 2022-02-03 | Electronic Arts Inc. | Trainable agent for traversing user interface |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE3511431A1 (de) * | 1985-03-29 | 1986-10-02 | Philips Patentverwaltung Gmbh, 2000 Hamburg | Wegeauswahlverfahren in einem fernmeldenetz |
| US5031093A (en) * | 1986-12-22 | 1991-07-09 | Nec Corporation | System for establishing route by selecting minimum of time-independent link parameters of incremental values |
| FR2610161B1 (fr) * | 1987-01-23 | 1994-03-25 | Telic Alcatel | Procede de routage des communications pour reseau d'autocommutateurs temporels numeriques |
| US4905233A (en) * | 1987-11-23 | 1990-02-27 | Harris Corporation | Multiple path routing mechanism for packet communications network |
| US4987536A (en) * | 1988-05-12 | 1991-01-22 | Codex Corporation | Communication system for sending an identical routing tree to all connected nodes to establish a shortest route and transmitting messages thereafter |
| JPH02142259A (ja) * | 1988-11-24 | 1990-05-31 | Toshiba Corp | 経路決定方式 |
| US5101451A (en) * | 1988-12-29 | 1992-03-31 | At&T Bell Laboratories | Real-time network routing |
| GB8911395D0 (en) * | 1989-05-18 | 1989-07-05 | British Telecomm | Data communications network |
| US5058105A (en) * | 1990-04-04 | 1991-10-15 | At&T Bell Laboratories | Network alternate routing arrangement |
-
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