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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

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LBMP: Logarithm-Barrier-Based多路径协议网络流量管理

年代。Thirunavukkarasu, Dr.K.P.Kaliyamurthie
  1. Bharath大学助理教授,部门印度钦奈- 73
  2. Bharath大学教授兼主任,部门印度钦奈- 73
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文摘

交通管理是适应源率和路由,从而高效地利用网络资源。最近,不同的网络流量管理模块之间的复杂交互建模优雅了分布式原始对偶效用最大化,为制定有效的管理启示了协议。对于单路径路由与给定的路线,双是一个严格凹的网络优化问题。不幸的是,一般形式的多路径效用优化不是严格凹,使其解决方案很不稳定。使用多路径Decompositionbased技术如交通管理协议(TRUMP)减轻不稳定,但他们并不能保证收敛,也不是他们的最优性。他们也在微分控制在不同的链接。在本文中,我们通过小说logarithm-barrier-based方法解决上述问题。我们的方法共同认为用户效用和路由/拥塞控制。它将多路径效用最大化转化为一系列无约束最优化问题,与无限的对数障碍被部署在约束边界。我们证明设置障碍比传统成本函数和选择更简单,更重要的是,它使得最优解可以实现的。我们进一步证明分布式实现,结合一个实际的设计对数Barrierbased-Multipath协议(LBMP)。我们评估的性能LBMP通过数值分析和包层模拟。结果表明,LBMP实现高吞吐量和快速收敛在不同网络拓扑代表。这样的性能与特朗普,通常是更好的。此外,LBMP灵活微分控制在不同的链接,从理论上保证及其最优性和收敛性。

关键字
交通管理、融合、多路径路由的利用率

介绍
互联网已经演变成一个超大型和复杂的系统互连不同的来说和传输链接,与众多应用程序运行。交通管理因此成为一个互联网的健康运行至关重要的挑战。为此,开发了各种交通管理工具,包括TCP拥塞控制来说,交通工程,网络运营商和自适应路由算法由路由器,如图1所示。他们都目标高效利用网络资源和优质的服务给终端用户。不幸的是,它们之间的合作远非完美。
对数障碍约束优化方法是一种强大的优化方法,在介绍了对数项防止可行的迭代移动可行域的边界太近[2]。在本文中,我们通过小说logarithm-barrier-based方法解决上述问题。我们的方法共同认为用户效用和路由/拥塞控制。它将多路径效用最大化转化为一系列无约束最优化问题,与无限的对数障碍被部署在约束边界。我们证明设置障碍比选择更简单的功能和成本,更重要的是,它使得最优解可以实现的。它可以显示的序列无约束优化方法的一个原始问题的最优解。我们进一步证明分布式实现,结合一个实际的设计Logarithm-Barrier-based多路径协议(LBMP)。我们LBMP也允许将每一个环节配置了不同的控制参数,提供灵活性在处理交通破裂。我们评估的性能LBMP通过数值分析和包层模拟。结果表明,LBMP实现高吞吐量和快速收敛在不同网络拓扑代表。 Such performance is comparable to TRUMP and is often better. In addition, LBMP is flexible in differentiating the control at different links and its optimality and convergence are theoretically guaranteed.

多路径效用最大化
多路径效用最大化自然出现在很多通信网络资源分配问题,比如多路流量控制,最优的服务质量(QoS)路由和最优网络。所示,即使是单一路径效用最大化是np困难,通常有一个二元性差距。TCP / IP的一个平衡当且仅当存在一个路径效用最大化没有二元性差距。在这种情况下,TCP / IP在不招致没有代价分裂交通跨多个路径。这样平衡了解决单一路径效用最大化和拉格朗日对偶,但很不稳定。
我们关注的网络直接链接,属于l, l和起源的目的地对s属于美国每个目的地起源对代表流量来源的网络中(短或源)。与源是一组相关的路线,每个被一组链接。我们代表的路由矩阵Rls捕获源s的分数流遍历链接,我们让l cl表示链接的能力。所示的网络利用率最大化问题可以制定
图像
R和x是变量。效用函数我们正在增加,严格凹,两次连续可微的。广泛应用于当前的单路径路由网络,R是一个0 - 1矩阵。设置Rls = 1;如果链接路径源s l;否则,Rls = 0。众所周知,单路径路由限制了可实现的吞吐量。如果一个流可以被灵活地划分和交付到多个路径,可以预期更高的效率和鲁棒性。
Dual-based效用最大化协议(垃圾场)是由使用分解的分布式解决方案。转储是类似于TCP对偶算法,除了当地的最大化进行向量z,而不是一个标量xs。转储,然而,可怜的收敛行为与贪婪的流,因为来源只能减少他们的包丢失后发送速率。此外,它的效用只是基于吞吐量。因此,一些链接将在接近充分操作能力,导致长时间延误,特别是交通破裂。

多路径效用最大化
我们LBMP推导出利用障碍函数技术,它将约束优化问题转化为一系列简单的无约束最优化问题;然后构造无限壁垒的约束范围,并确保每一个优化迭代严格满足各自的约束。我们将演示三个明显的好处,这一障碍函数法应用于多路径交通管理上下文。首先,设置壁垒比选择更简单的成本函数;第二,与常用的对数障碍,它使精确解的多路径效用最大化;最后,每一个环节可以分配不同的控制参数,提供灵活性在处理交通破裂。

多路径流:优化载荷分布
在当前互联网基础设施,服务质量(QoS)的连续媒体(CM)仍相对贫穷的和不一致的。在本文中,我们考虑提供QoS通过多条路径的开发中存在的网络。以前的工作已经说明了这种方法的优点。这里我们扩展这项工作通过考虑一个更富有表现力的模型来描述网络路径损失。特别是,我们公关反对变化吉尔伯特模型中路径的损失特性取决于应用程序的传输带宽。使用这个模型,我们展示的好处多路径在最好的单路流流,在多条路径最优负荷分配。我们使用广泛的模拟和测量原型系统量化的性能优势技术。

最优流量分裂
我们提出一个框架,用于确定适当的交通流多条路径用于厘米之间的分裂。我们使用了损失率和lag-1自相关作为我们的目标函数。

优化基于损失率来实现
我们首先考虑最小化的损失率,点,在接收机实现我们的目标。对路径j,让陆地(b)表示功能过渡率从0到1的时候流流量路径j是b袋/ s。同样,Bj (b)表示状态1的功能转变率为0时流的流量路径j是b袋/ s。让我们首先考虑一个简单的案例中有两条路径可以CM流。我们定义Fj(αjλ)= Fj(αjλ)/ (Fj(αjλ)+ Bj(αjλ)),j = 1、2和表达实现损失率为P2 =α1F1(α1λ)+(1−α1)F2((1−α1)λ)。

结论
我们认为congestion-aware多路径路由在互联网的问题。目前,互联网路由协议只选择一个源和目的地之间的路径。然而,由于许多政策路由决策,单路径路由可能会限制可实现的吞吐量。在这篇文章中,我们设想一个场景,启用多路径路由在互联网利用路径多样性。使用最少的拥塞反馈信号的路由器,我们提出一种算法,可以实现稳定的来源和最优分割每一对源目的地之间的流动。然后我们表明这种多路径路由的连接级吞吐量的地区/拥塞控制算法可以比单一路径的拥塞控制方案。

引用










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