JPH07177143A - リンクメトリック割当方法 - Google Patents
リンクメトリック割当方法Info
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- JPH07177143A JPH07177143A JP16583294A JP16583294A JPH07177143A JP H07177143 A JPH07177143 A JP H07177143A JP 16583294 A JP16583294 A JP 16583294A JP 16583294 A JP16583294 A JP 16583294A JP H07177143 A JPH07177143 A JP H07177143A
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- Japan
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- network
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-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/12—Shortest path evaluation
- H04L45/123—Evaluation of link metrics
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/12—Shortest path evaluation
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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)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 十分なネットワーク性能を与えると共に、ネ
ットワーク発振を避けるリンクメトリック割当方法を提
供する。 【構成】 ノード（ルータ２０６）及びリンク２０８に
より形成されたネットワークの近似最適経路選択を生じ
る。各リンクはリンクに付随する容量を有し、起点−宛
先フローが与えられる。経路選択最適性は何らかの目的
関数（例えば、平均ネットワーク遅延時間）に関して測
定される。
ットワーク発振を避けるリンクメトリック割当方法を提
供する。 【構成】 ノード（ルータ２０６）及びリンク２０８に
より形成されたネットワークの近似最適経路選択を生じ
る。各リンクはリンクに付随する容量を有し、起点−宛
先フローが与えられる。経路選択最適性は何らかの目的
関数（例えば、平均ネットワーク遅延時間）に関して測
定される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はデータネットワークにお
ける優れた経路選択方法及び装置に関する。更に詳細に
は、本発明はリンクメトリック(metrics)の集中割当て
を使用する最短パス（経路）ネットワークにおける経路
選択方法及び装置に関する。
ける優れた経路選択方法及び装置に関する。更に詳細に
は、本発明はリンクメトリック(metrics)の集中割当て
を使用する最短パス（経路）ネットワークにおける経路
選択方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータ又はデータネットワーク、
すなわち独立コンピュータの相互接続集合体は電子メー
ル及びデータ転送サービスなどのような様々なサービス
を提供する。図１は代表的なコンピュータネットワーク
の構造を示す模式図である。ネットワークの最初の部分
は一般的に、ホストと呼ばれるマシン１０２の集合体か
らなる。マシン１０２はアプリケーションプログラムを
実行する。ネットワークはホストを相互接続する通信サ
ブネット１０４も含む。
すなわち独立コンピュータの相互接続集合体は電子メー
ル及びデータ転送サービスなどのような様々なサービス
を提供する。図１は代表的なコンピュータネットワーク
の構造を示す模式図である。ネットワークの最初の部分
は一般的に、ホストと呼ばれるマシン１０２の集合体か
らなる。マシン１０２はアプリケーションプログラムを
実行する。ネットワークはホストを相互接続する通信サ
ブネット１０４も含む。
【０００３】サブネットのジョブはホストからホストへ
メッセージを搬送することである。サブネットは一般的
に、２つの基本的なコンポーネントである、ルータ（別
名、交換要素、ノード又はインターフェースメッセージ
プロセッサとも呼ばれる）及びリンク（別名、伝送ライ
ンとも呼ばれる）１０８からなる。各ホストは一つのル
ータ、又は場合により幾つかのルータに接続されてい
る。これらについては、アンドリュー・エス・タネンバ
ウム(AndrewS.Tanenbaum)の“コンピュータネットワー
ク”（米国ニュージャージー州，イングレウッドクリフ
(Englewood Cliffs)所在のプレンティスホール(Prentic
e Hall) 社から１９８１年に出版）に概説されている。
メッセージを搬送することである。サブネットは一般的
に、２つの基本的なコンポーネントである、ルータ（別
名、交換要素、ノード又はインターフェースメッセージ
プロセッサとも呼ばれる）及びリンク（別名、伝送ライ
ンとも呼ばれる）１０８からなる。各ホストは一つのル
ータ、又は場合により幾つかのルータに接続されてい
る。これらについては、アンドリュー・エス・タネンバ
ウム(AndrewS.Tanenbaum)の“コンピュータネットワー
ク”（米国ニュージャージー州，イングレウッドクリフ
(Englewood Cliffs)所在のプレンティスホール(Prentic
e Hall) 社から１９８１年に出版）に概説されている。
【０００４】経路選択の役割は、ネットワークの効果的
利用及びデータの効果的転送のために、ネットワークの
ノード間でパスをセットアップすることである。何種類
かの経路選択問題が存在する。例えば、仮想回線ネット
ワークにおける経路選択，データグラムネットワークに
おける経路選択及び最短パスネットワークにおける経路
選択などである。
利用及びデータの効果的転送のために、ネットワークの
ノード間でパスをセットアップすることである。何種類
かの経路選択問題が存在する。例えば、仮想回線ネット
ワークにおける経路選択，データグラムネットワークに
おける経路選択及び最短パスネットワークにおける経路
選択などである。
【０００５】データネットワークにおける経路選択問題 Ａ．一般的な経路選択問題 既知のリンク速度又は容量及びトラヒックに与えられた
起点−宛先（ＯＤ）に起因する平均遅延時間などのよう
な所定の目的関数に関する最適経路選択の問題に関する
多数の論文が存在する。この分野における最大の努力は
一般的経路選択問題に集中された。デー・ジー・カンタ
ー(D. G. Cantor)及びエム・ゲルラ(M.Gerla)の“パケ
ット交換コンピュータネットワークにおける最適経路選
択”，ＩＥＥＥトランザクションズ・コンピュータ，Ｖ
ｏｌ．Ｃ−２３，ｐｐ．１０６２−１０６９（１９７４
年１０月），ロバート・ジー・ギャラガー(Robert G. G
allager)の“分散計算を用いる最小遅延経路選択アルゴ
リズム”，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・コミュ
ニケーションズ，Ｖｏｌ．ＣＯＭ−２５、Ｎｏ．１，ｐ
ｐ．７３−８５（１９７７年１月），トーマス・イー・
スターン(Thomas E.Stern)の“リラクゼーションを用い
る或る種の分散経路選択アルゴリズム”，ＩＥＥＥトラ
ンザクションズ・オン・コミュニケーションズ，Ｖｏ
ｌ．ＣＯＭ−２５、Ｎｏ．１０，ｐｐ．１０９２−１１
０２（１９７７年１０月）参照。
起点−宛先（ＯＤ）に起因する平均遅延時間などのよう
な所定の目的関数に関する最適経路選択の問題に関する
多数の論文が存在する。この分野における最大の努力は
一般的経路選択問題に集中された。デー・ジー・カンタ
ー(D. G. Cantor)及びエム・ゲルラ(M.Gerla)の“パケ
ット交換コンピュータネットワークにおける最適経路選
択”，ＩＥＥＥトランザクションズ・コンピュータ，Ｖ
ｏｌ．Ｃ−２３，ｐｐ．１０６２−１０６９（１９７４
年１０月），ロバート・ジー・ギャラガー(Robert G. G
allager)の“分散計算を用いる最小遅延経路選択アルゴ
リズム”，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・コミュ
ニケーションズ，Ｖｏｌ．ＣＯＭ−２５、Ｎｏ．１，ｐ
ｐ．７３−８５（１９７７年１月），トーマス・イー・
スターン(Thomas E.Stern)の“リラクゼーションを用い
る或る種の分散経路選択アルゴリズム”，ＩＥＥＥトラ
ンザクションズ・オン・コミュニケーションズ，Ｖｏ
ｌ．ＣＯＭ−２５、Ｎｏ．１０，ｐｐ．１０９２−１１
０２（１９７７年１０月）参照。
【０００６】一般的経路選択問題の初歩的な仮定は、起
点−宛先（ＯＤ）（すなわちネットワーク内の特定のノ
ード間）からのフロー(flow)を数個の個別パス間でラン
ダム化させることができるというものである。これによ
り、リンク間におけるフローは連続的に可変状態になる
ので、この問題を数学的に扱い易くなる。一般的経路選
択問題は大きなフロー問題を示すが、データネットワー
クにおける経路選択は大抵の場合、極めて限定的であ
る。
点−宛先（ＯＤ）（すなわちネットワーク内の特定のノ
ード間）からのフロー(flow)を数個の個別パス間でラン
ダム化させることができるというものである。これによ
り、リンク間におけるフローは連続的に可変状態になる
ので、この問題を数学的に扱い易くなる。一般的経路選
択問題は大きなフロー問題を示すが、データネットワー
クにおける経路選択は大抵の場合、極めて限定的であ
る。
【０００７】しかし、この問題の解決は大規模なデータ
ネットワークにとって依然として有用である。なぜな
ら、これは限界を構成するからである。すなわち、経路
選択戦略で一般的経路選択問題に対する解決法よりも良
好に行えるものは存在しない。一般的経路選択問題は、
ＯＤフロー要件及び容量制約を満たし、かつ、平均ネッ
トワーク遅延時間を最小にするような、ネットワークに
おけるフローの最良の解決法を発見する。この問題は非
線形多品種フロー問題として公式化することができる。
エイチ・フランク(H. Frank)及びダブリュ・チョウ(W.
Chou)の“コンピュータネットワークにおける経路選
択”，ネットワークス，ｖｏｌ．１，ｐｐ．９９−１２
２（１９７１年）参照。
ネットワークにとって依然として有用である。なぜな
ら、これは限界を構成するからである。すなわち、経路
選択戦略で一般的経路選択問題に対する解決法よりも良
好に行えるものは存在しない。一般的経路選択問題は、
ＯＤフロー要件及び容量制約を満たし、かつ、平均ネッ
トワーク遅延時間を最小にするような、ネットワークに
おけるフローの最良の解決法を発見する。この問題は非
線形多品種フロー問題として公式化することができる。
エイチ・フランク(H. Frank)及びダブリュ・チョウ(W.
Chou)の“コンピュータネットワークにおける経路選
択”，ネットワークス，ｖｏｌ．１，ｐｐ．９９−１２
２（１９７１年）参照。
【０００８】Ｂ．データグラム経路選択問題 データグラム経路選択の問題は、非接続型データネット
ワーク（例えば、インターネット）の増殖及び成長を仮
定すれば、重要である。データグラムネットワークは一
連のホストと、一連のホストにより相互接続された一連
の蓄積交換ルータから構成されている。データグラムネ
ットワークの主な特徴は、“セッション”（例えば、セ
ッション持続時間）又はサービス要件（例えば、パケッ
トの高信頼配信）に関する知識を必要とするファンクシ
ョン（関数又は機能）が通信ホスト間で確立されたエン
ド・ツー・エンドトランスポートプロトコルに関連する
ことである。
ワーク（例えば、インターネット）の増殖及び成長を仮
定すれば、重要である。データグラムネットワークは一
連のホストと、一連のホストにより相互接続された一連
の蓄積交換ルータから構成されている。データグラムネ
ットワークの主な特徴は、“セッション”（例えば、セ
ッション持続時間）又はサービス要件（例えば、パケッ
トの高信頼配信）に関する知識を必要とするファンクシ
ョン（関数又は機能）が通信ホスト間で確立されたエン
ド・ツー・エンドトランスポートプロトコルに関連する
ことである。
【０００９】これには２つの利点がある。一つは、セッ
ションで起こるものとは非同期的に、経路選択決定をノ
ード毎に行うことができることであり、他の利点は、経
路選択アルゴリズムを分散させることができることであ
る。各ルータで必要なものは、着信パケットを発信ポー
トに対応付けるファンクション（経路選択テーブル）及
びルータのアンサンブルが協調的に動作するように経路
選択テーブルにエントリを入れる経路選択アルゴリズム
である。
ションで起こるものとは非同期的に、経路選択決定をノ
ード毎に行うことができることであり、他の利点は、経
路選択アルゴリズムを分散させることができることであ
る。各ルータで必要なものは、着信パケットを発信ポー
トに対応付けるファンクション（経路選択テーブル）及
びルータのアンサンブルが協調的に動作するように経路
選択テーブルにエントリを入れる経路選択アルゴリズム
である。
【００１０】原則として、ルータネットワークにおける
一般的経路選択問題の最適な解決法を得ることができ
る。必要なことは、入力フローを発信ポート間でパケッ
ト毎にランダム化することができるファンクション（経
路選択テーブル）だけである。しかし、実際には、経路
選択テーブルは着信パケット着アドレスと発信ポート番
号との間の決定論的なマッピングである。更に、経路選
択テーブルは時間の関数として変更することができる
が、そのエントリは長い寿命を有する。
一般的経路選択問題の最適な解決法を得ることができ
る。必要なことは、入力フローを発信ポート間でパケッ
ト毎にランダム化することができるファンクション（経
路選択テーブル）だけである。しかし、実際には、経路
選択テーブルは着信パケット着アドレスと発信ポート番
号との間の決定論的なマッピングである。更に、経路選
択テーブルは時間の関数として変更することができる
が、そのエントリは長い寿命を有する。
【００１１】この実際的な制限は経路選択について２つ
の言外の意味を有する。第１に、決定論的マッピングは
単一パス経路選択に翻訳する。従って、起点−宛先対か
らのフローは数個のパス間でランダム化させることがで
きない。これにより、単一パス経路選択が構成される。
第２に、経路選択の決定に着アドレスだけが使用され
る。従って、２つのフローが一旦共通の宛先に向かって
合流すると、これらのフローはその後分別させることが
できない。これは、宛先基準経路選択と呼ばれる。従っ
て、データグラム経路選択は、単一パス経路選択及び宛
先基準経路選択の追加の制約を有する一般的経路選択問
題に対応する。
の言外の意味を有する。第１に、決定論的マッピングは
単一パス経路選択に翻訳する。従って、起点−宛先対か
らのフローは数個のパス間でランダム化させることがで
きない。これにより、単一パス経路選択が構成される。
第２に、経路選択の決定に着アドレスだけが使用され
る。従って、２つのフローが一旦共通の宛先に向かって
合流すると、これらのフローはその後分別させることが
できない。これは、宛先基準経路選択と呼ばれる。従っ
て、データグラム経路選択は、単一パス経路選択及び宛
先基準経路選択の追加の制約を有する一般的経路選択問
題に対応する。
【００１２】Ｃ．最短パス経路選択問題 分散経路選択アルゴリズムとしての最短パス経路選択の
概念はＡＲＰＡＮＥＴプロジェクトの成果の一つであ
る。最短パス経路選択はいかにもデータグラム経路選択
であるが、全てのルート（すなわち経路選択テーブルエ
ントリ）が“距離”メトリックに基づいて計算される追
加制約を有する。静的又は準静的最短パスネットワーク
（動的経路選択方式は考慮されない）において、“距
離”又はリンクメトリックはネットワークマネージャに
よりネットワーク内の各リンクに割当てられる。
概念はＡＲＰＡＮＥＴプロジェクトの成果の一つであ
る。最短パス経路選択はいかにもデータグラム経路選択
であるが、全てのルート（すなわち経路選択テーブルエ
ントリ）が“距離”メトリックに基づいて計算される追
加制約を有する。静的又は準静的最短パスネットワーク
（動的経路選択方式は考慮されない）において、“距
離”又はリンクメトリックはネットワークマネージャに
よりネットワーク内の各リンクに割当てられる。
【００１３】これらのリンクメトリックは、性能測度に
より決定されるように、優れた全体的ネットワーク性能
を作り出すように割当てられる。幾つかの事例では、こ
のメトリック割当ては分散される。すなわち、各ノード
はその発信リンクにメトリックを割当てる。次いで、
“距離”メトリックはネットワーク内の全てのルータ間
に散布され、各ルータはネットワークの全ての他のルー
タに対して最短パスを計算する。得られた最短パスは経
路選択テーブルエントリを決定する。最短パス制約は他
の制約よりもとらえ難く、経路選択テーブルにおける
“カップリング”エントリの効果を有する。
より決定されるように、優れた全体的ネットワーク性能
を作り出すように割当てられる。幾つかの事例では、こ
のメトリック割当ては分散される。すなわち、各ノード
はその発信リンクにメトリックを割当てる。次いで、
“距離”メトリックはネットワーク内の全てのルータ間
に散布され、各ルータはネットワークの全ての他のルー
タに対して最短パスを計算する。得られた最短パスは経
路選択テーブルエントリを決定する。最短パス制約は他
の制約よりもとらえ難く、経路選択テーブルにおける
“カップリング”エントリの効果を有する。
【００１４】ルータのネットワークを通して経路選択情
報を散布する２つのタイプのプロトコルが存在する。リ
ンク状態プロトコルと距離ベクトルプロトコルである。
リンク状態プロトコルでは、ルータはルータ間で、どの
リンクが現在上又は下であるか及び各リンクに付随する
“距離”メトリックに関する情報を含む、ネットワーク
のトポロジーに関する情報を交換する。ジョン・モイ(J
ohn Moy)の“ＯＳＰＦ仕様，バージョン２”，ＩＥＴＦ
ドラフト（１９９１年１月）及び分散リンク状態プロト
コルに関する詳細情報のＩＳＯ１０５８９参照。
報を散布する２つのタイプのプロトコルが存在する。リ
ンク状態プロトコルと距離ベクトルプロトコルである。
リンク状態プロトコルでは、ルータはルータ間で、どの
リンクが現在上又は下であるか及び各リンクに付随する
“距離”メトリックに関する情報を含む、ネットワーク
のトポロジーに関する情報を交換する。ジョン・モイ(J
ohn Moy)の“ＯＳＰＦ仕様，バージョン２”，ＩＥＴＦ
ドラフト（１９９１年１月）及び分散リンク状態プロト
コルに関する詳細情報のＩＳＯ１０５８９参照。
【００１５】ネットワークトポロジー及びリンク“間
隔”メトリックに関する完全な情報を受信した後、各ル
ータはネットワーク内の他の全てのルータに対して最短
パスを計算する。従って、ネットワーク内の全てのルー
タの経路選択テーブルは一致するエントリを有し、最短
パスルートを合成する。距離ベクトルプロトコルでは、
ルータはネットワーク内の他の全てのノードに対する距
離に関する隣接情報を交換する。
隔”メトリックに関する完全な情報を受信した後、各ル
ータはネットワーク内の他の全てのルータに対して最短
パスを計算する。従って、ネットワーク内の全てのルー
タの経路選択テーブルは一致するエントリを有し、最短
パスルートを合成する。距離ベクトルプロトコルでは、
ルータはネットワーク内の他の全てのノードに対する距
離に関する隣接情報を交換する。
【００１６】ネットワーク内の全てのルータにおける経
路選択は結局、最短パス経路選択に収束する。これは、
各ルータが、各宛先までのその距離と、各隣接ルータま
でのその距離プラス各宛先までの各隣接ルータの距離と
の間の三角形不等式を適用し、そして常に最短パスを選
択することにより達成される。データグラム経路選択に
対する最短パス経路選択の主な利点は、障害管理が極め
て容易であり、また障害に対して極めて効果的なことで
ある。
路選択は結局、最短パス経路選択に収束する。これは、
各ルータが、各宛先までのその距離と、各隣接ルータま
でのその距離プラス各宛先までの各隣接ルータの距離と
の間の三角形不等式を適用し、そして常に最短パスを選
択することにより達成される。データグラム経路選択に
対する最短パス経路選択の主な利点は、障害管理が極め
て容易であり、また障害に対して極めて効果的なことで
ある。
【００１７】ネットワークマネージャは、Ｎ（Ｎ−１）
値（すなわち、ルータの個数ｘ各ルータのエントリの
数）と反対に、Ｌ値（すなわち、ネットワーク内のリン
クの個数）管理するだけなので、管理は非常に容易であ
る。構成エラーに対しても極めて堅牢である。なぜな
ら、ネットワークマネージャが“距離”メトリックを割
当てながらミスを犯しても、ネットワーク内の経路選択
は得られるであろう最適化と同程度ではないが、これに
対し、ネットワークマネージャが経路選択テーブルエン
トリを割当てながらミスを犯すと、ネットワーク動作
（例えば、ルーピング）に極めて破壊的な効果を及ぼ
す。
値（すなわち、ルータの個数ｘ各ルータのエントリの
数）と反対に、Ｌ値（すなわち、ネットワーク内のリン
クの個数）管理するだけなので、管理は非常に容易であ
る。構成エラーに対しても極めて堅牢である。なぜな
ら、ネットワークマネージャが“距離”メトリックを割
当てながらミスを犯しても、ネットワーク内の経路選択
は得られるであろう最適化と同程度ではないが、これに
対し、ネットワークマネージャが経路選択テーブルエン
トリを割当てながらミスを犯すと、ネットワーク動作
（例えば、ルーピング）に極めて破壊的な効果を及ぼ
す。
【００１８】経路選択テーブルの変更のために集中介入
に依存しないので、ネットワーク障害に対して一層堅牢
である。ネットワーク構成部品障害（例えば、リンク又
はノード障害）の場合、適当な“距離”メトリックは無
限大に設定され、障害構成部品を避けるために新たな最
短パスが自動的に計算される。
に依存しないので、ネットワーク障害に対して一層堅牢
である。ネットワーク構成部品障害（例えば、リンク又
はノード障害）の場合、適当な“距離”メトリックは無
限大に設定され、障害構成部品を避けるために新たな最
短パスが自動的に計算される。
【００１９】現在のリンクメトリック割当て方法は２つ
の主要な特徴を有する。第１の特徴は、割当てが分散さ
れることである。すなわち、ネットワーク内の各ノード
はその出リンク又はデータパスにリンクメトリックを割
当てる。第２の特徴は、リンクメトリックを割当てるた
めに、各ノードはラインの現在のロードを調べることで
ある。ジェー・エム・マッキラン(J. M. McQuillan)ら
の“ＡＲＰＡＮＥＴ経路選択アルゴリズムの発展と性能
の再考”、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍ．，１８０
２〜１８１１頁（１９７８年１２月），ジェー・エム・
マッキラン(J.M. McQuillan)らの“ＡＲＰＡＮＥＴ用の
新規な経路選択アルゴリズム”、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓ．Ｃｏｍｍ．，Ｖｏｌ．ＣＯＭ−２８，Ｎｏ．５，７
１１〜７１９頁（１９８０年５月），エー・カーンナ
(A. Khanna)らの“改訂ＡＲＰＡＮＥＴ経路選択メトリ
ック”、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｏｍｍ．Ｒｅｖｉｅｗ，
ＳＩＧＣＯＭＭ．（１９８９年１０月）参照。
の主要な特徴を有する。第１の特徴は、割当てが分散さ
れることである。すなわち、ネットワーク内の各ノード
はその出リンク又はデータパスにリンクメトリックを割
当てる。第２の特徴は、リンクメトリックを割当てるた
めに、各ノードはラインの現在のロードを調べることで
ある。ジェー・エム・マッキラン(J. M. McQuillan)ら
の“ＡＲＰＡＮＥＴ経路選択アルゴリズムの発展と性能
の再考”、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍ．，１８０
２〜１８１１頁（１９７８年１２月），ジェー・エム・
マッキラン(J.M. McQuillan)らの“ＡＲＰＡＮＥＴ用の
新規な経路選択アルゴリズム”、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓ．Ｃｏｍｍ．，Ｖｏｌ．ＣＯＭ−２８，Ｎｏ．５，７
１１〜７１９頁（１９８０年５月），エー・カーンナ
(A. Khanna)らの“改訂ＡＲＰＡＮＥＴ経路選択メトリ
ック”、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｏｍｍ．Ｒｅｖｉｅｗ，
ＳＩＧＣＯＭＭ．（１９８９年１０月）参照。
【００２０】しかし、この方法のこれらの２つの特徴
は、ネットワーク内で発振を起こし、その結果、ノード
内情報交換において過度のオーバヘッドをもたらすばか
りか、ネットワーク性能を低下させる。
は、ネットワーク内で発振を起こし、その結果、ノード
内情報交換において過度のオーバヘッドをもたらすばか
りか、ネットワーク性能を低下させる。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の目的
は申し分のないネットワーク性能を与えると共に、ネッ
トワーク発振を避けるリンクメトリック割当方法を提供
することである。
は申し分のないネットワーク性能を与えると共に、ネッ
トワーク発振を避けるリンクメトリック割当方法を提供
することである。
【００２２】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
の手段として、本発明は、最短パス経路選択ネットワー
クで“距離”又はリンクメトリックを割当てる方法及び
装置を提供する。本発明の方法及び装置は、リンクメト
リックを集中的な方法で都合良く割当てる。本発明の方
法及び装置は、ネットワーク性能を高めるように、例え
ば、平均ネットワーク遅延時間を低下させるように、メ
トリックを割当てる。
の手段として、本発明は、最短パス経路選択ネットワー
クで“距離”又はリンクメトリックを割当てる方法及び
装置を提供する。本発明の方法及び装置は、リンクメト
リックを集中的な方法で都合良く割当てる。本発明の方
法及び装置は、ネットワーク性能を高めるように、例え
ば、平均ネットワーク遅延時間を低下させるように、メ
トリックを割当てる。
【００２３】
【実施例】以下、図面を参照しながら本発明を具体的に
説明する。
説明する。
【００２４】I.概観 図２は、本発明の実施例の一例の模式図である。この実
施例では、ネットワークマネージャプロセッサ２１０は
最短パス経路選択データネットワーク内のリンクに距離
又はリンクメトリックを都合良く割当てる。マシン２０
２，通信サブネット２０４，ルータ２０６及びリンク２
０８からなるデータネットワークは、図１に示したデー
タネットワークと同様のものである。ネットワークマネ
ージャプロセッサ２１０は準静的リンクメトリック割当
戦略を使用する。
施例では、ネットワークマネージャプロセッサ２１０は
最短パス経路選択データネットワーク内のリンクに距離
又はリンクメトリックを都合良く割当てる。マシン２０
２，通信サブネット２０４，ルータ２０６及びリンク２
０８からなるデータネットワークは、図１に示したデー
タネットワークと同様のものである。ネットワークマネ
ージャプロセッサ２１０は準静的リンクメトリック割当
戦略を使用する。
【００２５】ネットワークマネージャプロセッサ２１０
はリンクメトリック割当てを集中的に決定し、割当てに
関する情報を包含する信号をルータ２０６に送信する。
特に、ネットワークマネージャプロセッサ２１０は起点
−宛先トラヒック（すなわち、ネットワーク内のノード
対間のトラヒック）に関する情報についてルータ２０６
に照会する。その後、ネットワークマネージャプロセッ
サ２１０は、この情報に基づき、ネットワークに関する
リンクメトリックを再決定し、この再決定リンクメトリ
ックに関する情報からなる信号をルータ２０６に送信す
る。
はリンクメトリック割当てを集中的に決定し、割当てに
関する情報を包含する信号をルータ２０６に送信する。
特に、ネットワークマネージャプロセッサ２１０は起点
−宛先トラヒック（すなわち、ネットワーク内のノード
対間のトラヒック）に関する情報についてルータ２０６
に照会する。その後、ネットワークマネージャプロセッ
サ２１０は、この情報に基づき、ネットワークに関する
リンクメトリックを再決定し、この再決定リンクメトリ
ックに関する情報からなる信号をルータ２０６に送信す
る。
【００２６】下記のセクションIIは、最短パス経路選択
方法の性能を特徴付け、測定するための基礎を形成する
一般的経路選択問題の概観について説明する。また、下
記のセクションIIIは、リンクメトリック割当の新規な
方法及び装置の詳細な説明である。セクションIVは、本
発明の方法の使用例について説明する。
方法の性能を特徴付け、測定するための基礎を形成する
一般的経路選択問題の概観について説明する。また、下
記のセクションIIIは、リンクメトリック割当の新規な
方法及び装置の詳細な説明である。セクションIVは、本
発明の方法の使用例について説明する。
【００２７】II.一般的経路選択問題 Ａ．Ｎ（Ｎ−１）品種(commodity)公式 一般的経路選択問題は非線形多品種フロー問題の形で説
明することができる。Ｇ＝（Ｎ，Ｌ）は、ノードセット
Ｎ＝｛ｎ1，ｎ2，・・・，ｎN｝及びＬ＝｛ｌ1，ｌ2，
・・・，ｌL｝を有する接続有向グラフを示すものとす
る。ここで、Ｎ及びＬはそれぞれノードセット及びリン
クセットの濃度を示す。この場合、接続マッピングｍ：
Ｌ→ＮｘＮが存在する。これは、リンクｌiをノードｍ
（ｌi）＝（ｎi1，ｎi2）の有向対にマップする。
明することができる。Ｇ＝（Ｎ，Ｌ）は、ノードセット
Ｎ＝｛ｎ1，ｎ2，・・・，ｎN｝及びＬ＝｛ｌ1，ｌ2，
・・・，ｌL｝を有する接続有向グラフを示すものとす
る。ここで、Ｎ及びＬはそれぞれノードセット及びリン
クセットの濃度を示す。この場合、接続マッピングｍ：
Ｌ→ＮｘＮが存在する。これは、リンクｌiをノードｍ
（ｌi）＝（ｎi1，ｎi2）の有向対にマップする。
【００２８】リンクは、そのリンク番号ｌによるか、又
はそれが（ｎ1，ｎ2）を接続する有向ノード対（又は起
点−宛先対）により相互交換的に呼ばれる。Ｃlはリン
クの容量ｌ∈Ｌを示すものとする。データネットワーク
における代表的グラフの特性は、ノードｎi1及びｎi2間
の所定の有向リンクである。反対方向（すなわちノード
ｎi2及びｎi1間）の有向リンクも存在する。Ｋ＝
｛ｋ1，ｋ2，・・・，ｋk｝はこのネットワークにより
搬送されるべき一連の品種を示すものとする。
はそれが（ｎ1，ｎ2）を接続する有向ノード対（又は起
点−宛先対）により相互交換的に呼ばれる。Ｃlはリン
クの容量ｌ∈Ｌを示すものとする。データネットワーク
における代表的グラフの特性は、ノードｎi1及びｎi2間
の所定の有向リンクである。反対方向（すなわちノード
ｎi2及びｎi1間）の有向リンクも存在する。Ｋ＝
｛ｋ1，ｋ2，・・・，ｋk｝はこのネットワークにより
搬送されるべき一連の品種を示すものとする。
【００２９】これは通常、全ての起点−宛先対Ｎ（Ｎ−
１）に等しい。各品種ｋ∈Ｋについて、一対のノード
｛νo k，νd k｝は、この品種の必要なフローλkを有す
る起点−宛先（ＯＤ）対として指定される。ｆi,j kは、
リンク（ｉ，ｊ）∈Ｌからの品種ｋ∈Ｋのフローを示す
ものとする。ＰkはＯＤ対｛νo k，νd k｝を接続する一
連の全単純パスであると仮定する。多品種フロー問題
（ＭＦＰ）の形の一般的経路選択問題に関する数学的プ
ログラミング公式は次のように表すことができる。
１）に等しい。各品種ｋ∈Ｋについて、一対のノード
｛νo k，νd k｝は、この品種の必要なフローλkを有す
る起点−宛先（ＯＤ）対として指定される。ｆi,j kは、
リンク（ｉ，ｊ）∈Ｌからの品種ｋ∈Ｋのフローを示す
ものとする。ＰkはＯＤ対｛νo k，νd k｝を接続する一
連の全単純パスであると仮定する。多品種フロー問題
（ＭＦＰ）の形の一般的経路選択問題に関する数学的プ
ログラミング公式は次のように表すことができる。
【００３０】
【数１】
【００３１】前記数１において、Ｚは品種ｋ∈Ｋに関す
るフローベクトルｆk＝｛ｆi,j k（ｉ，ｊ）∈Ｌ｝の非
線形目的関数であり、Ｈ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｎ，ｉ）∈
Ｌ｝（一連のノードであり、ノードｉは隣接ノードであ
る）であり、Ｊ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｉ，ｎ）∈Ｌ｝（ノ
ードｉに隣接する一連のノードである）であり、φ
i k（ｊ）は隣接ｊに経路指定される品種ｋからのフロー
のフラクションを決定するノードｉにおける経路選択変
数である。
るフローベクトルｆk＝｛ｆi,j k（ｉ，ｊ）∈Ｌ｝の非
線形目的関数であり、Ｈ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｎ，ｉ）∈
Ｌ｝（一連のノードであり、ノードｉは隣接ノードであ
る）であり、Ｊ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｉ，ｎ）∈Ｌ｝（ノ
ードｉに隣接する一連のノードである）であり、φ
i k（ｊ）は隣接ｊに経路指定される品種ｋからのフロー
のフラクションを決定するノードｉにおける経路選択変
数である。
【００３２】ネットワーク性能は様々な方法により測定
できる。代表的な性能測度は、目的関数に基づき、その
値は各リンクｆlにおける総フローのみからのフローに
左右される。通常、目的関数又は性能測度は、下記の数
２で示される平均ネットワーク遅延時間のような、フロ
ーｆlの凸関数である。
できる。代表的な性能測度は、目的関数に基づき、その
値は各リンクｆlにおける総フローのみからのフローに
左右される。通常、目的関数又は性能測度は、下記の数
２で示される平均ネットワーク遅延時間のような、フロ
ーｆlの凸関数である。
【００３３】
【数２】
【００３４】ｊ∈Ｊ（ｉ）ｎについて（２）の両側を合
計し、そして、式中の制約（３）を置換すると、通常フ
ロー保存性方程式が得られる。エッチ・ソロシュ(H. So
roush)らの“確立多品種フロー問題”，ネットワークス
(Networks)，Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．２，ｐｐ．１２１−
１５５（１９９０年３月）参照。所定のノードｉ∈Ｎ及
び品種ｋ∈Ｋの場合、ノードｉが品種ｋの起点（＋
λk）又は宛先（−λk）の何れかでなければ、供給と需
要の差はゼロでなければならない。
計し、そして、式中の制約（３）を置換すると、通常フ
ロー保存性方程式が得られる。エッチ・ソロシュ(H. So
roush)らの“確立多品種フロー問題”，ネットワークス
(Networks)，Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．２，ｐｐ．１２１−
１５５（１９９０年３月）参照。所定のノードｉ∈Ｎ及
び品種ｋ∈Ｋの場合、ノードｉが品種ｋの起点（＋
λk）又は宛先（−λk）の何れかでなければ、供給と需
要の差はゼロでなければならない。
【００３５】制約（３）の役割は、隣接ノードｉ間での
フローの分割方法を正確に特定することである。この特
別な制約はＭＦＰの解決には何の効果も有しないが、追
加の制約（例えば、単一パス経路選択及び宛先基準経路
選択）を有する問題を考慮する場合には重要な制約であ
る。更に、全てのｉに関するφi k（ｊ）を解く場合、ｊ
∈Ｎは全てのｋ∈Ｋ及びこの逆のものに関するフローｆ
kを決定する。
フローの分割方法を正確に特定することである。この特
別な制約はＭＦＰの解決には何の効果も有しないが、追
加の制約（例えば、単一パス経路選択及び宛先基準経路
選択）を有する問題を考慮する場合には重要な制約であ
る。更に、全てのｉに関するφi k（ｊ）を解く場合、ｊ
∈Ｎは全てのｋ∈Ｋ及びこの逆のものに関するフローｆ
kを決定する。
【００３６】Ｂ．Ｎ品種公式 一層効率的な公式は特別な制約を使用することにより得
ることができる。新たな公式化では、各品種は宛先ノー
ドｋに向かうフローに対応する。この追加制約を宛先基
準経路選択ノードｋと呼ぶ。この新たな制約は次のよう
に説明することができる。共通宛先ノードｋに向かうよ
うに予定された、任意の起点ノードからの２個以上のフ
ローが中間ノードｉで合流する場合、これらのフローは
微分処理を行うことはできない。νd k1＝νd k2の場合、
φi k1（ｊ），∀ｉ∈Ｎを単に求めることにより、新た
な制約を前記の公式に編入することができる。
ることができる。新たな公式化では、各品種は宛先ノー
ドｋに向かうフローに対応する。この追加制約を宛先基
準経路選択ノードｋと呼ぶ。この新たな制約は次のよう
に説明することができる。共通宛先ノードｋに向かうよ
うに予定された、任意の起点ノードからの２個以上のフ
ローが中間ノードｉで合流する場合、これらのフローは
微分処理を行うことはできない。νd k1＝νd k2の場合、
φi k1（ｊ），∀ｉ∈Ｎを単に求めることにより、新た
な制約を前記の公式に編入することができる。
【００３７】しかし、更にコンパクトな公式を次のよう
にして得ることができる。最初に、品種インデックスｋ
をノードインデックスｋに対応付ける。すなわち、ネッ
トワーク内にＮ個の品種が存在する。次に、λμkがノ
ードμからノードｋまでの必要フローであるとする。ｆ
l kはリンクｌ∈Ｌからの品種ｋ∈Ｋのフローを示すもの
とする。Ｎ品種多品種フロー問題（ＭＦＰ）Ｎ品種の形
の一般的経路選択問題に関する数学的プログラム公式は
次のように表すことができる。
にして得ることができる。最初に、品種インデックスｋ
をノードインデックスｋに対応付ける。すなわち、ネッ
トワーク内にＮ個の品種が存在する。次に、λμkがノ
ードμからノードｋまでの必要フローであるとする。ｆ
l kはリンクｌ∈Ｌからの品種ｋ∈Ｋのフローを示すもの
とする。Ｎ品種多品種フロー問題（ＭＦＰ）Ｎ品種の形
の一般的経路選択問題に関する数学的プログラム公式は
次のように表すことができる。
【００３８】
【数３】
【００３９】前記数３の式中、Ｚはフローｆlの非線形
関数であり、Ｈ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｎ，ｉ）∈Ｌ｝であ
り、Ｊ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｉ，ｎ）∈Ｌ｝である。
関数であり、Ｈ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｎ，ｉ）∈Ｌ｝であ
り、Ｊ（ｉ）＝｛ｎ∈Ｎ（ｉ，ｎ）∈Ｌ｝である。
【００４０】方程式（８）は、品種ｋに関する所定のノ
ードｉ∈Ｎにおける有用なフロー保存性制約である。ノ
ードｉにおける所定の品種に関する需要と供給の差は、
ノードｉから生じノードｋに至るフロー（すなわち
λi k）に等しいか、又はｉ＝ｋの場合（すなわち、ノー
ドｉが宛先ノードｋである場合）、品種ｋの全フロー
（すなわちΣn=1 Nλn k）に等しくなければならない。方
程式（９）は所定のリンクｌにおける通常の容量制約で
ある。所定のリンクｌにおける全てのフローの合計は容
量Ｃlよりも小さくなければならない。
ードｉ∈Ｎにおける有用なフロー保存性制約である。ノ
ードｉにおける所定の品種に関する需要と供給の差は、
ノードｉから生じノードｋに至るフロー（すなわち
λi k）に等しいか、又はｉ＝ｋの場合（すなわち、ノー
ドｉが宛先ノードｋである場合）、品種ｋの全フロー
（すなわちΣn=1 Nλn k）に等しくなければならない。方
程式（９）は所定のリンクｌにおける通常の容量制約で
ある。所定のリンクｌにおける全てのフローの合計は容
量Ｃlよりも小さくなければならない。
【００４１】前記のように公式化された問題は、線形的
に制約化された凸計画問題である。目的関数は凸形であ
り、可能解スペースはコンパクトなので、問題（７）−
（１０）の唯一の大域的最小が存在する。
に制約化された凸計画問題である。目的関数は凸形であ
り、可能解スペースはコンパクトなので、問題（７）−
（１０）の唯一の大域的最小が存在する。
【００４２】このような状態変数の選択（すなわちｆl
i,k（ここで、ｉは起点ノードを示す）と対照的な
ｆl k）の場合、宛先基準経路選択の追加制約は公式中に
内在する。フローが連続的変数である場合、すなわち一
般的経路選択問題である場合、この制約は最適解に悪影
響を与えず、低状態変数を有する簡単な公式を与える。
i,k（ここで、ｉは起点ノードを示す）と対照的な
ｆl k）の場合、宛先基準経路選択の追加制約は公式中に
内在する。フローが連続的変数である場合、すなわち一
般的経路選択問題である場合、この制約は最適解に悪影
響を与えず、低状態変数を有する簡単な公式を与える。
【００４３】III.最短パス経路選択問題 Ａ．概観 前記のように、最短パス（ＳＰ）経路選択問題は宛先基
準経路選択を有する。しかし、Ｎ品種一般的経路選択問
題と異なり、経路選択のランダム化は許されない。送り
元から宛先への全てのデータは同じパスをたどらなけれ
ばならない。更に、パスは、リンクメトリックで測定さ
れるように、起点と宛先間の最短パスでなければならな
い。
準経路選択を有する。しかし、Ｎ品種一般的経路選択問
題と異なり、経路選択のランダム化は許されない。送り
元から宛先への全てのデータは同じパスをたどらなけれ
ばならない。更に、パスは、リンクメトリックで測定さ
れるように、起点と宛先間の最短パスでなければならな
い。
【００４４】一般的Ｎ品種経路選択問題に対して、追加
制約の形で最短パス経路選択問題を公式化することは困
難である。最短パス制約に適合させるための解に関する
必要な条件は、２個のノード（すなわちｎ1及びｎ2）が
２個（又はそれ以上）の異なるパス（すなわちパスａ≡
ｉ，．．．，ｎ1．．．，ｎ2，．．．，ｊ及びパスｂ≡
ｋ，．．．，ｎ1，．．．，ｎ2，．．．ｍ）に属する場
合、２個のパス（すなわちａ及びｂ）はこれら２個のノ
ード間で同一でなければならないということである。
制約の形で最短パス経路選択問題を公式化することは困
難である。最短パス制約に適合させるための解に関する
必要な条件は、２個のノード（すなわちｎ1及びｎ2）が
２個（又はそれ以上）の異なるパス（すなわちパスａ≡
ｉ，．．．，ｎ1．．．，ｎ2，．．．，ｊ及びパスｂ≡
ｋ，．．．，ｎ1，．．．，ｎ2，．．．ｍ）に属する場
合、２個のパス（すなわちａ及びｂ）はこれら２個のノ
ード間で同一でなければならないということである。
【００４５】しかし、この新たな制約を多品種フロー公
式で実施するのは困難である。なぜなら、ＭＦＰは、双
線形凸形整数計画を生じるパス変数の形で再公式化しな
ければならないからである。双線形凸形整数計画の正確
な解は巨大なネットワークを得るには時間がかかりすぎ
る。従って、新たな制約を組み合わせたやり方は近似解
を得るのに使用される。
式で実施するのは困難である。なぜなら、ＭＦＰは、双
線形凸形整数計画を生じるパス変数の形で再公式化しな
ければならないからである。双線形凸形整数計画の正確
な解は巨大なネットワークを得るには時間がかかりすぎ
る。従って、新たな制約を組み合わせたやり方は近似解
を得るのに使用される。
【００４６】最短パス経路選択問題は次のように説明で
きる。得られた一連の最短パスが最高のネットワーク全
体性能を達成するように、所定の一連の需要に対する全
てのリンクｌ∈Ｌのリンクメトリックを定義する。従っ
て、問題の決定的な要素はリンクメトリックの割当てで
ある。
きる。得られた一連の最短パスが最高のネットワーク全
体性能を達成するように、所定の一連の需要に対する全
てのリンクｌ∈Ｌのリンクメトリックを定義する。従っ
て、問題の決定的な要素はリンクメトリックの割当てで
ある。
【００４７】前記に定義したようなグラフＧ（Ｎ，Ｌ）
を考究する。各リンクｌ∈Ｌに、ｌの距離係数と呼ばれ
る実数ｄlが対応付けられたものとする。更に、Ｄ∈ＲL
はベクトル（ｄ1，ｄ2，．．．，ｄL）を示すものとす
る。Ｓは、Ｄ∈ＲLの値について、ＳＰ経路選択方法に
より成し遂げられる一連の全フローｆを示すものとす
る。単一パス経路選択，宛先基準経路選択及びサブセッ
トＳを条件とすれば、一連の可能解は一般的経路選択問
題で述べたＭＦＰの可能解に限られる。
を考究する。各リンクｌ∈Ｌに、ｌの距離係数と呼ばれ
る実数ｄlが対応付けられたものとする。更に、Ｄ∈ＲL
はベクトル（ｄ1，ｄ2，．．．，ｄL）を示すものとす
る。Ｓは、Ｄ∈ＲLの値について、ＳＰ経路選択方法に
より成し遂げられる一連の全フローｆを示すものとす
る。単一パス経路選択，宛先基準経路選択及びサブセッ
トＳを条件とすれば、一連の可能解は一般的経路選択問
題で述べたＭＦＰの可能解に限られる。
【００４８】最短パス経路選択制約の効果は、パス間の
連結導入効果である。片方向連結マニフェスト自体は次
の通りである。２つのパスが２地点で交差する場合、こ
れらのパスは２地点間で同一でなければならない。この
特性は、最短パスアルゴリズム（すなわち、最長パスア
ルゴリズムもこの特性を有する）で実現されるべき一連
のルートについて必要な条件として見ることができる。
連結導入効果である。片方向連結マニフェスト自体は次
の通りである。２つのパスが２地点で交差する場合、こ
れらのパスは２地点間で同一でなければならない。この
特性は、最短パスアルゴリズム（すなわち、最長パスア
ルゴリズムもこの特性を有する）で実現されるべき一連
のルートについて必要な条件として見ることができる。
【００４９】B.リンクメトリックの割当方法及び装置 図３はリンクメトリックの割当方法におけるステップを
説明する流れ図である。図２におけるネットワークマネ
ージャプロセッサ１１０はリンクメトリック割当情報か
らなる信号をルータ２０６に送信するのに都合良く使用
される。本発明の方法の基本的な思想は、明確な近傍に
おいて近傍探索を行うことである。ここで考慮されてい
る近傍は最小ルート変更の近傍である。目的関数又は性
能測度は方程式（６）で示される。
説明する流れ図である。図２におけるネットワークマネ
ージャプロセッサ１１０はリンクメトリック割当情報か
らなる信号をルータ２０６に送信するのに都合良く使用
される。本発明の方法の基本的な思想は、明確な近傍に
おいて近傍探索を行うことである。ここで考慮されてい
る近傍は最小ルート変更の近傍である。目的関数又は性
能測度は方程式（６）で示される。
【００５０】所定の初期距離リンクメトリックベクトル
Ｄ0∈ＲLから得られる一連の最短パスを示す地点Ｐ0に
ついて検討する。最初に、リンク容量の逆数である距離
リンクメトリック値を選択する。Ｖ（Ｐ0）＝｛Ｐ｝に
より、迂回(divert)と呼ばれる近傍又はＰ０の一連の近
傍を定義する。前記数式における｛Ｐ｝は一連の地点で
あり、各地点は一連の最短パスである。単一成分Ｄ0の
増加の結果として、Ｐ0に対して、最小数のパスだけが
変更される。
Ｄ0∈ＲLから得られる一連の最短パスを示す地点Ｐ0に
ついて検討する。最初に、リンク容量の逆数である距離
リンクメトリック値を選択する。Ｖ（Ｐ0）＝｛Ｐ｝に
より、迂回(divert)と呼ばれる近傍又はＰ０の一連の近
傍を定義する。前記数式における｛Ｐ｝は一連の地点で
あり、各地点は一連の最短パスである。単一成分Ｄ0の
増加の結果として、Ｐ0に対して、最小数のパスだけが
変更される。
【００５１】本発明の問題の事例に対して位置的に最適
な解を発見するために、目的関数又は性能測度Ｚ（ｆ）
を最も改良する地点又はＰ0の近傍内の隣接地点をリタ
ーンする関数として、改良（Ｐ0）関数を下記の数４に
示されるように定義する。
な解を発見するために、目的関数又は性能測度Ｚ（ｆ）
を最も改良する地点又はＰ0の近傍内の隣接地点をリタ
ーンする関数として、改良（Ｐ0）関数を下記の数４に
示されるように定義する。
【００５２】
【数４】
【００５３】前記数４において、ｆ（Ｐi）はリンク距
離割当てベクトルＤiに関する最短パスＰiの計算から得
られるフローベクトルに対応し、Ｚ（ｆ（Ｐi））はｆ
（Ｐi）で評価された目的関数である。
離割当てベクトルＤiに関する最短パスＰiの計算から得
られるフローベクトルに対応し、Ｚ（ｆ（Ｐi））はｆ
（Ｐi）で評価された目的関数である。
【００５４】位置的に最適な解を発見するのに採用する
アルゴリズムは次の通りである。
アルゴリズムは次の通りである。
【００５５】 開始 Ｐ＝Ｐ0 改良（Ｐ）≠ｎｏ ｄｏであるが 発見（Ｖ（Ｐ）） Ｐ＝改良（Ｐ） ｄｏ 終了 リターンＰ 終了
【００５６】ここで定義されたものは、明確な近傍に対
する近傍探索アルゴリズムである。従って、残りのステ
ップだけが実際に近傍及びリンク距離メトリック（近傍
内の各地点を実現する）を発見する。
する近傍探索アルゴリズムである。従って、残りのステ
ップだけが実際に近傍及びリンク距離メトリック（近傍
内の各地点を実現する）を発見する。
【００５７】特定のリンクｌについて考究する。ｐ
lは、リンクｌからのパスを有する一連の起点−宛先
（ＯＤ）対を示すものとする。リンクｌの距離の適当な
増加は、最小数のパスがリンクｌから迂回されるように
探索される。これは、最初に、このリンクを通る全ての
パスを迂回させることにより達成される（その距離を無
限大に設定する）。次いで、全てのパスがリンクｌから
迂回された前後のそのパス距離間の差に対してＯＤ対を
増加順に区分けする。
lは、リンクｌからのパスを有する一連の起点−宛先
（ＯＤ）対を示すものとする。リンクｌの距離の適当な
増加は、最小数のパスがリンクｌから迂回されるように
探索される。これは、最初に、このリンクを通る全ての
パスを迂回させることにより達成される（その距離を無
限大に設定する）。次いで、全てのパスがリンクｌから
迂回された前後のそのパス距離間の差に対してＯＤ対を
増加順に区分けする。
【００５８】距離の増加が最も小さかったパスは迂回パ
スである。リンクｌの距離の適度な増加δlは、これら
のパスにより経験された距離の最小の増加及び次に小さ
な増加よりも大きな任意の値である。この方法では、こ
れらの２つの値の間の中間地点が概して選択される。
スである。リンクｌの距離の適度な増加δlは、これら
のパスにより経験された距離の最小の増加及び次に小さ
な増加よりも大きな任意の値である。この方法では、こ
れらの２つの値の間の中間地点が概して選択される。
【００５９】一連のＯＤ対ｋ∈ｐlについて考究する。
ΔＣk lは、ＯＤ対ｋに関する最短パスと、リンクがネッ
トワークから移動された後の新たな最短パスとの間のコ
スト差を示すものとする。従って、ΔＣk lは閾値に相当
する。ＯＤ対ｋの最短パスに属する任意のリンクのコス
トが閾値の超過により増大される場合、最短パスは最短
パスでなくなることが保証される。従って、各リンクｌ
について、ΔＣk1 l≦ΔＣk ｋ∈ｐlのようなＯＤ対
（又は一連のＯＤ対）ｋ1 lが存在する。
ΔＣk lは、ＯＤ対ｋに関する最短パスと、リンクがネッ
トワークから移動された後の新たな最短パスとの間のコ
スト差を示すものとする。従って、ΔＣk lは閾値に相当
する。ＯＤ対ｋの最短パスに属する任意のリンクのコス
トが閾値の超過により増大される場合、最短パスは最短
パスでなくなることが保証される。従って、各リンクｌ
について、ΔＣk1 l≦ΔＣk ｋ∈ｐlのようなＯＤ対
（又は一連のＯＤ対）ｋ1 lが存在する。
【００６０】同様に、ΔＣk2 l≦ΔＣk ｋ∈ｐl，ｋ≠
ｋ1 lのようなＯＤ対（又は一連のＯＤ対）ｋ2 1が存在す
る。従って、ΔＣk1 lは超えるがΔＣk2 lは超えないリン
クｌ（ΔＣl）におけるリンクコストの増加は、迂回さ
れる最短パス（すなわち近傍Ｖにおける地点）の個数を
最小にする。すなわち、ＯＤ対（又は一連のＯＤ対）ｋ
1 lに対するパスは迂回されたパスを有する。
ｋ1 lのようなＯＤ対（又は一連のＯＤ対）ｋ2 1が存在す
る。従って、ΔＣk1 lは超えるがΔＣk2 lは超えないリン
クｌ（ΔＣl）におけるリンクコストの増加は、迂回さ
れる最短パス（すなわち近傍Ｖにおける地点）の個数を
最小にする。すなわち、ＯＤ対（又は一連のＯＤ対）ｋ
1 lに対するパスは迂回されたパスを有する。
【００６１】本発明の方法は有限時間内に収束する。有
限個数の地点Ｐが存在するので、ネットワーク内の全域
木の数は、可能なＰの集合の濃度に対する上界であると
証明できる。本発明の方法は或る地点Ｐを二度訪問する
ことは絶対にしないので、探索はＺ（ｆ）において厳密
に降順である。従って、本発明の方法は状態スペースの
サイズよりも大きな繰り返しを有することはとても出来
ない。従って、本発明の方法は有限時間内に収束する。
ステップの複雑性はＯ（｜Ｋ｜｜Ｌ｜ｌｏｇ｜Ｎ｜）で
あり、近傍Ｖの発見の複雑性により左右される。
限個数の地点Ｐが存在するので、ネットワーク内の全域
木の数は、可能なＰの集合の濃度に対する上界であると
証明できる。本発明の方法は或る地点Ｐを二度訪問する
ことは絶対にしないので、探索はＺ（ｆ）において厳密
に降順である。従って、本発明の方法は状態スペースの
サイズよりも大きな繰り返しを有することはとても出来
ない。従って、本発明の方法は有限時間内に収束する。
ステップの複雑性はＯ（｜Ｋ｜｜Ｌ｜ｌｏｇ｜Ｎ｜）で
あり、近傍Ｖの発見の複雑性により左右される。
【００６２】ＳＰ経路選択問題はＮＰ困難なので、組合
せ的なやり方を伴う本発明の方法は大域的最適解に収束
するか否か不明である。本発明の方法は局所的最小に収
束することが証明できるが、推定値だけを非常に優れた
局所的最小から形成させることができる。この推定値を
形成するために、次のような戦略が使用される。Ｎ品種
一般的経路選択問題を解き、ネットワーク性能Ｚ*の最
適値を得る。
せ的なやり方を伴う本発明の方法は大域的最適解に収束
するか否か不明である。本発明の方法は局所的最小に収
束することが証明できるが、推定値だけを非常に優れた
局所的最小から形成させることができる。この推定値を
形成するために、次のような戦略が使用される。Ｎ品種
一般的経路選択問題を解き、ネットワーク性能Ｚ*の最
適値を得る。
【００６３】Ｚ*は、ＳＰ経路選択問題の最適ネットワ
ーク性能の下界である。例えば、Ｚ*を局所的最小解性
能Ｚと比較する。Ｚ−Ｚ*の差が小さい（すなわち、η
未満）場合、性能は十分である。差が大きい場合、新た
な初期地点で探索を繰り返すことができる。
ーク性能の下界である。例えば、Ｚ*を局所的最小解性
能Ｚと比較する。Ｚ−Ｚ*の差が小さい（すなわち、η
未満）場合、性能は十分である。差が大きい場合、新た
な初期地点で探索を繰り返すことができる。
【００６４】IV.実施例 近傍Ｖの発見方法を実施例により例証する。図４には、
５個のノード（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ及びＥ）及び各リンクコ
ストＤ0＝（１．５，１．３，２．４，１．０，１．
０）を有する５個のリンク（ｌ１，ｌ２，ｌ３，ｌ４及
びｌ５）が図示されている。下記の表１は、全てのＯＤ
対，これらの最短パスコスト及び各リンクが移動された
場合の最短パスコストを示す。また、下記の表２は、全
てのリンク，ＯＤ対ｋ1 l，ΔＣk1 1及びΔＣk2 lを示す。
５個のノード（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ及びＥ）及び各リンクコ
ストＤ0＝（１．５，１．３，２．４，１．０，１．
０）を有する５個のリンク（ｌ１，ｌ２，ｌ３，ｌ４及
びｌ５）が図示されている。下記の表１は、全てのＯＤ
対，これらの最短パスコスト及び各リンクが移動された
場合の最短パスコストを示す。また、下記の表２は、全
てのリンク，ＯＤ対ｋ1 l，ΔＣk1 1及びΔＣk2 lを示す。
【００６５】
【表１】
【００６６】
【表２】
【００６７】従って、４個の隣接Ｐ0が存在する。各隣
接Ｐ0はＤ0の摂動により得られる。すなわち、（１．５
＋ΔＣ1，１．３，２．４，１．０，１．０），ここ
で、０．６＜ΔＣ1＜１．２であり、（１．５，１．３
＋ΔＣ2，２．４，１．０，１．０），ここで、０．６
＜ΔＣ2＜３．６であり、（１．５，１．３，２．４＋
ΔＣ3，１．０，１．０），ここで、１．４＜ΔＣ3＜
２．８であり、（１．５，１．３，２．４，１．０＋Δ
Ｃ4，１．０），ここで、１．２＜ΔＣ4＜４．２であ
る。
接Ｐ0はＤ0の摂動により得られる。すなわち、（１．５
＋ΔＣ1，１．３，２．４，１．０，１．０），ここ
で、０．６＜ΔＣ1＜１．２であり、（１．５，１．３
＋ΔＣ2，２．４，１．０，１．０），ここで、０．６
＜ΔＣ2＜３．６であり、（１．５，１．３，２．４＋
ΔＣ3，１．０，１．０），ここで、１．４＜ΔＣ3＜
２．８であり、（１．５，１．３，２．４，１．０＋Δ
Ｃ4，１．０），ここで、１．２＜ΔＣ4＜４．２であ
る。
【００６８】リンクコストは連続的可変値であるが、同
一の一連の最短パスにマップする全てのリンクコストベ
クトルは近傍Ｖにおける同一の選点に対応する。隣接部
からパスを迂回させることができない（すなわち、状態
スペースの減少になる）ので、ｌ5コストの増加からは
隣接部が生じない。
一の一連の最短パスにマップする全てのリンクコストベ
クトルは近傍Ｖにおける同一の選点に対応する。隣接部
からパスを迂回させることができない（すなわち、状態
スペースの減少になる）ので、ｌ5コストの増加からは
隣接部が生じない。
【００６９】４個の隣接部のうちどれを選択するか決定
するために、４個の地点で目的関数を評価し、目的関数
の最大減少率を有する地点を選択する。これにより、新
たな一連の距離メトリックが生じる。その後、目的関数
の改良が止むまで（すなわち、改良がε量未満になるま
で）、前記の手順を繰り返す。この時点で、局所的最小
値が発見される。
するために、４個の地点で目的関数を評価し、目的関数
の最大減少率を有する地点を選択する。これにより、新
たな一連の距離メトリックが生じる。その後、目的関数
の改良が止むまで（すなわち、改良がε量未満になるま
で）、前記の手順を繰り返す。この時点で、局所的最小
値が発見される。
【００７０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
申し分のないネットワーク性能を与えると共に、ネット
ワーク発振を避けるリンクメトリック割当方法が得られ
る。
申し分のないネットワーク性能を与えると共に、ネット
ワーク発振を避けるリンクメトリック割当方法が得られ
る。
【図１】従来のコンピュータネットワークの一例の模式
的構成図である。
的構成図である。
【図２】本発明によるデータネットワークの一例の模式
的構成図である。
的構成図である。
【図３】ネットワーク内のリンクに距離メトリックを割
当てる方法におけるステップの流れ図である。
当てる方法におけるステップの流れ図である。
【図４】データネットワークの具体例の模式的構成図で
ある。
ある。
１０２，２０２ ホスト １０４，２０４ 通信サブネット １０６，２０６ ルータ（ノード） １０８，２０８ リンク ２１０ ネットワークマネージャプロセッサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 マノエル アルバート ロドリゲ アメリカ合衆国、07716 ニュージャージ ー、アトランティック ハイランド、ペイ プ ドライブ 79
Claims (7)
- 【請求項１】 リンクにより接続されたノードからなる
ネットワークにおいて、リンクメトリックを割当てる方
法であり、 （ａ）各リンクに初期リンクメトリック値を割当てるス
テップと，（ｂ）前記ネットワーク内の各ノード対間の
初期の一連の最短パスを決定するステップと，（ｃ）前
記初期リンクメトリック値を有する前記ネットワークの
初期性能を性能測度に従って決定するステップと，
（ｄ）前記初期の一連の最短パスに対する近傍を発見す
るステップと，前記近傍は一連の隣接物であり、各隣接
物は、各初期リンクメトリックの増大の結果として、初
期の一連の最短パスに関して最小数のパスだけが変更さ
れるような、一連の最短パスと付随リンクメトリックで
ある，（ｅ）前記ネットワークに最高性能を与える、前
記近傍内の隣接物を性能測度に従って選択するステップ
と，（ｆ）前記選択された隣接物に付随するリンクメト
リックを、前記ネットワーク用リンクメトリックとして
割当てるステップ，とからなることを特徴とするリンク
メトリック割当方法。 - 【請求項２】 近傍発見ステップは、 （ｉ）各リンクｌ（“ｌ”はアルファベットＬの小文字
のイタリック体を示す）について、 リンクｌが移動された場合、各ノード対間の最短パスを
決定するステップと，前記初期の一連の最短パスに関し
て、前記最短パスの一連の増加を決定するステップと，
前記一連の増加要素を昇順方向に整理するステップと，
前記一連の増加の第１及び第２の正最小要素の平均値を
リンクｌの摂動として定義するステップと，リンクｌの
リンクメトリックを前記摂動だけ増大させ、そして、新
たな一連の最短パスを決定するステップと，前記新たな
一連の最短パスについて、前記性能測度に従って前記ネ
ットワークの性能を決定するステップと，リンクｌのリ
ンクメトリックを再設定するステップ，及び（ｉｉ）最
高性能を与えるリンクを発見し、そして、前記リンクの
メトリックを前記リンクの摂動だけ増大させるステップ
を更に含む請求項１の方法。 - 【請求項３】 ネットワーク内のノードに信号を送信す
るステップを更に含み、前記信号は前記リンクメトリッ
クに関する情報からなる請求項１の方法。 - 【請求項４】 ネットワーク内の各リンクの初期リンク
メトリックは、前記リンクのリンク容量の逆数として最
初に選択される請求項１の方法。 - 【請求項５】 性能測度は平均ネットワーク遅延時間で
ある請求項１の方法。 - 【請求項６】 初期リンクメトリックは、或る間隔で測
定された前記ネットワーク内の一連のノード間のトラフ
ィックの測度に基づく請求項１の方法。 - 【請求項７】 リンクにより接続されたノードからなる
ネットワークにおいて、リンクメトリックを割当てるシ
ステムであり、 （ａ）各リンクに初期リンクメトリック値を割当てる手
段と，（ｂ）前記ネットワーク内の各ノード対間の初期
の一連の最短パスを決定する手段と，（ｃ）前記初期リ
ンクメトリック値を有する前記ネットワークの初期性能
を性能測度に従って決定する手段と，（ｄ）前記初期の
一連の最短パスに対する近傍を発見する手段と，前記近
傍は一連の隣接物であり、各隣接物は、各初期リンクメ
トリックの増大の結果として、初期の一連の最短パスに
関して最小数のパスだけが変更されるような、一連の最
短パスと付随リンクメトリックである，（ｅ）前記ネッ
トワークに最高性能を与える、前記近傍内の隣接物を性
能測度に従って選択する手段と，（ｆ）前記選択された
隣接物に付随するリンクメトリックを、前記ネットワー
ク用リンクメトリックとして割当てる手段，とからなる
ことを特徴とするリンクメトリック割当システム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US8382293A | 1993-06-28 | 1993-06-28 | |
| US083822 | 1993-06-28 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07177143A true JPH07177143A (ja) | 1995-07-14 |
| JP3115769B2 JP3115769B2 (ja) | 2000-12-11 |
Family
ID=22180923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16583294A Expired - Lifetime JP3115769B2 (ja) | 1993-06-28 | 1994-06-27 | メトリック値をネットワークの各リンクに割り当てる方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5596719A (ja) |
| EP (1) | EP0631413B1 (ja) |
| JP (1) | JP3115769B2 (ja) |
| CA (1) | CA2124974C (ja) |
| DE (1) | DE69427618T2 (ja) |
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