進化的計算手法を用いた適応型経路制御アルゴリズムの構築

本研究では、複雑系、人工生命に関連して近年注目を集めている遺伝的アルゴリズムをインターネットにおける経路制御アルゴリズムへ応用することで、ネットワークの負荷変化に動的するアルゴリズムを構築する。現在一般に使用されているルーティングアルゴリズムでは、ネットワークの負荷状態や通信リンクの性能などを考慮せず、単純に通過したゲートウェイの数で表されるホップカウント距離を用いていた。そこで、ネットワークの負荷状態を考慮した適応型のルーティングアルゴリズムを少ない通信負荷で実現するため、遺伝的アルゴリズムにより必要な代替経路群を動的に生成するアルゴリズムを構築した。代替経路を効率的に生成するため、特別に設計された経路遺伝的操作(Path Genetic Operators)を提案した。提案するルーティングアルゴリズムにおいては、初期経路として、従来と同様のホップカウント距離に基づいた最短経路を使用し、ある一定回数以上使用される経路に関して、代替経路を動的に生成し、各代替経路の通信遅延に応じてパケットを分配する。通信遅延の観測に関しては、ルーティングテーブルに存在する各経路に関して、定期的に通信遅延の観測パケットを送出するが、ルーティングテーブルには頻繁に使用される少数の代替経路のみ存在するため、少ない通信負荷で効果的な観測が行われる。アルゴリズムの評価を行うため、離散事象シミュレータを構築し、その上でシミュレーション実験を行い、従来の代表的な手法であるRIP,SPFと比較した。その結果、今回提案した基本的なアルゴリズムにより、ネットワークの負荷が減少し、効果的に通信パケットが送出されていることが確かめられた。

本研究では、複雑系、人工生命に関連して近年注目を集めている遺伝的アルゴリズムをインターネットにおける経路制御アルゴリズムへ応用することで、ネットワークの負荷変化に動的するアルゴリズムを構築する。現在一般に使用されているルーティングアルゴリズムでは、ネットワークの負荷状態や通信リンクの性能などを考慮せず、単純に通過したゲートウェイの数で表されるホップカウント距離を用いていた。そこで、ネットワークの負荷状態を考慮した適応型のルーティングアルゴリズムを少ない通信負荷で実現するため、遺伝的アルゴリズムにより必要な代替経路群を動的に生成するアルゴリズムを構築した。代替経路を効率的に生成するため、特別に設計された経路遺伝的操作(Path Genetic Operators)を提案した。提案するルーティングアルゴリズムにおいては、初期経路として、従来と同様のホップカウント距離に基づいた最短経路を使用し、ある一定回数以上使用される経路に関して、代替経路を動的に生成し、各代替経路の通信遅延に応じてパケットを分配する。通信遅延の観測に関しては、ルーティングテーブルに存在する各経路に関して、定期的に通信遅延の観測パケットを送出するが、ルーティングテーブルには頻繁に使用される少数の代替経路のみ存在するため、少ない通信負荷で効果的な観測が行われる。アルゴリズムの評価を行うため、離散事象シミュレータを構築し、その上でシミュレーション実験を行い、従来の代表的な手法であるRIP,SPFと比較した。その結果、今回提案した基本的なアルゴリズムにより、ネットワークの負荷が減少し、効果的に通信パケットが送出されていることが確かめられた。