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一种减少网络振动的智能路由选择算法设计.docx
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一种减少网络振动的智能路由选择算法设计.docx
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摘 要 近来研究人员开始关注基于数据驱动的智能网络协议设计方法
以此取代依赖人类专家的传统协议设计方式智能化路由技术也随之得
到快速发展但仍存在亟待解决的问题研究了当前智能路由算法在路由
更新过程中带来的大范围路由抖动以及转发效率下降问题提出了一种
路由抖动抑制的智能路由选择算法
在追求全网链路负载均匀、转发资源高利用率的同时寻求与现有路由
策略最相似的更新方案使得每个路由更新周期的路由抖动减小缩短路
由收敛时间提升网络整体转发性能实验表明 算法能显著提升路
由收敛速度与对照算法相比提升约 的网络吞吐量同时降低路径
长度和拥塞概率
关键词 路由算法;机器学习;深度神经网络;流量规划;网络振动
近年来互联网和移动通信产业的快速发展网络系统不断向着规模
化、异构化、动态化的方向演进
同时伴随着 网络的成熟万物互
联将带来网络终端数量、网络流量以及应用形式上的新一轮爆发性增
长并对数据转发速率、超低延迟、高能效比和大规模连接提出更高的
要求
由此带来的服务能力和复杂性问题使得当前的网络系统面临无
数新的挑战现有尽力而为的路由转发算法难以满足这些应用所带来的
多样化的网络服务质量需求
随着网络环境的不断发展当面对突发流量或大流量时基于最短路
径的传统路由协议可能导致严重的网络拥塞互联网需要一种更加智能
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85601846/bg2.jpg)
的路由策略将网络状态与路由策略融合提升网络服务质量然而互联
网庞大的网络规模和数据流量使得智能机制的设计充满挑战
机器学习技术近来已取得高速发展在计算机网络方面有监督和无
监督的人工神经网络 技术从路由策略到入侵检测的各种领域中
得到广泛应用尽管传统的浅层人工神经网络经常被用于主动网络管理
的流量预测然而其性能实际上是相对受限的
因为单纯增加 的隐
藏层数量难以改善网络操作决策例如调度、路由等的性能然而深度
学 习 系 统 例 如 ! "#$ %&! 和 !
"#'(的快速发展给网络领域的研究提供了新的突破点它的算
法性能显著提高
)
以深度学习技术为基础的智能路由算法设计其核心思想是利用大
数据驱动的网络特征获取机制从部署范围的历史数据中寻找路由选择
与时间、或路由选择与流量间的映射关系从而指导后续路由优化
相比传统数学模型支持下的路由策略设计数据驱动的智能路由算
法具有复杂度低和通用性强等优势其中复杂度低主要体现在其避免了
针对网络复杂特性和多样需求的数学建模工作以历史流量数据为基础
通过神经网络的迭代训练代替精确建模大幅降低核心映射的获取复杂
度*通用性强则体现在相同的机器学习模型可以面向不同的网络环境和
需求场景采用不同的数据集来求解对应的差异化问题
然而随着智能化路由技术的发展新的技术挑战也随之而来通过实
验我们发现目前的智能路由算法在基于历史数据进行路由更新时很容
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85601846/bg3.jpg)
易因为局部流量的微小变动而导致大范围的、无关流量的调整在每个
调整周期造成大范围的链接断连、丢包以及路径切换对网络传输性能
带来了负面影响显然这是智能路由算法迫切需要优化的问题
本文中我们提出了一种对路由抖动敏感的智能路由调度算法
的核心思想是在实现全网链路
负载均匀分配、最大化利用全网转发资源的同时寻求与当前路由选择
变动最小的更新方案使得每个更新周期带来的路由抖动尽可能小路由
快速收敛提升网络整体转发效率实验发现 算法能够明显提升路
由收敛速度与对照算法相比提升约 的网络吞吐量并显著减少网
络丢包和链路拥塞
1 问题描述
路由选择是互联网网络层的核心机制稳定而高效的路由选择可以
保障一个网络系统良好的运行传统路由协议的核心建立在最短路径的
选择上而并未考虑网络当前的负载分布和未来可能的流量分布情况所
以传统路由面对复杂网络状态特别是突发流量的情况下容易造成网络
拥塞如图 左图所示在节点 A 和节点 B 之间的链路由于突发流量
造成拥塞时基于最短路径的路由算法无法有效避让更令人失望的是
由于传统路由选择算法不具备从历史流量分布中学习规律的能力所以
造成的拥塞情况在流量规律性很强的场景下会反复发生严重降低网络
使用体验
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85601846/bg4.jpg)
因此设计一种新型的智能化路由策略是网络发展的迫切要求它应
融合网络当前状态信息从网络的历史行为中寻找规律进行智能化路由
选择提升网络运行效率实现如图 右图所示的效果目前已有一些
相关工作利用深度学习进行路由选择其中算法 +!
提出了独特的流
量矩阵将流量矩阵作为深度学习的特征输入并且在最大化链路利用率
的问题上给出了较好的解决方案算法 !+
,
则首次将 - 神经网络应
用在流量工程上与 +! 不同的是!+ 以流量需求矩阵做为特征输入
对于突发性流量具有更好的适应性
然而经过实验研究发现目前智能路由算法仍然存在进一步改进的
空间由于目前的智能路由算法主要是学习历史流量的分布特征与路由
选择直接的映射关系并将其应用到当前流量环境的路由选择问题中所
以当网络流量分布发生变化时很容易引起较大范围的路由抖动如图
.左图所示预期节点 D 和节点 B 间链路可用性降低时原本仅需调
整数据流 即可即将数据流 的转发路径调整为 A/B 链路但由于当
前智能路由算法尚未考虑路由振动故无关的转发路径 也受到影响重
新进行了选路这无疑会影响整个网络的传输效率
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85601846/bg5.jpg)
0.#(121(
图
问题描述示意图
我们在 仿真平台上设计了一个 3 条链路构成的拓扑对该网
络重放 ( 的测试流量并每 ( 重构网络路由并观察 个重构
周期结果如表 所示
4.#5(2$62##-1.728 %&
4(
表
路由重构引起的振动对网络传输的影响
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