An Optimal Routing Algorithm for Large Data Networks

대규모 데이타 네트워크를 위한 최적 경로 설정 알고리즘

For solving the optimal routing problem (ORP) in large data networks, and algorithm called the hierarchical aggregation/disaggregation and decomposition/composition gradient project (HAD-GP) algorithm os proposed. As a preliminary work, we improve the performance of the original iterative aggregation/disaggregation GP (IAD-GP) algorithm introduced in [7]. THe A/D concept used in the original IAD-GP algorithm and its modified version naturally fits the hierarchical structure of large data networks and we would expect speed-up in convengence. The proposed HAD-GP algorithm adds a D/C step into the modified IAD-GP algorithm. The HAD-GP algorithm also makes use of the hierarchical-structure topology of large data networks and achieves significant improvement in convergence speed, especially under a distributed environment. The speed-up effects are demonstrated by the numerical implementations comparing the HAD-GP algorithm with the (original and modified) IAD-GP and the ordinary GP (ORD-GP) algorithm.

대규모 데이터 네트워크에서 최적 경로 설정 문제를 해결하기 위해 HAD-GP (hierarchcal aggregation/disaggregation and decomposition/composition gradient projection) 알고리즘이 제안된다. 이를 위해 우선 [7]에서 제안된 IAD-GP (interative aggregation/disaggregation GP) 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 원래의 IAD-GP 알고리즘과 변형된 IAD-GP 알고리즘에서 사용된 A/D 개념은 본질적으로 대규모 데이터 네트워크의 계층적 구조에 적합하기 때문에 알고리즘의 수렴에 있어 속도 향상을 기대할 수 있다. 제안된 HAD-GP 알고리즘 역시 대규모 데이터 네트워크의 계층 구조화된 토폴로지를 이용하여, 특히 분산화된 환경하에서 수렴속도의 현저한 향상을 달성할 수 있다. 이 속도 향상 효과는 컴퓨터 모의실험에 의해 HAD-GP 알고리즘을 IAD-GP와 일반적인 GP (ORD GP) 알고리즘과 비교함으로써 보여진다.